URI 标准提供了一种命名模式模式：一种创建命名模式的模式。只要您知道如何在系统中解析、表达以及可能存储 URI，就可以接受来自其他任何符合该标准的系统的标识符。...杂志、乐谱和视听产品（电影、电视节目、广播体育活动）都拥有不同的标识符模式。...接近 3/4 的资源按来自多种本体论的类别组织。 每种资源拥有一个逻辑标识符、一个 HTML 渲染页面，以及一个 RDF/XML 序列号的直接链接： ?...因为 DBpedia 支持 SPARQL 协议 （我已在上一篇文章中介绍），所以此查询可转换为一个直接 链接 。扩展的表单为： ? 现在我将把我给出的一些信息组合到一个新查询中： ?...每一集分类为一个特定年份的一些电视节目中的成员。通过访问这些类的成员链接，您可找到在大体相同的时间段播放的其他电视剧集。 现在，您可以询问 DBpedia 能够想到的任何问题。
分析特定用户可以通过什么样的关联关系关联在一起 最多可分析6层关联关系的数据 通过该方式，我们大大减少了调查过程中的工作量，整体效率提升了25%+。...知识图谱旨在通过建立数据之间的关联链接，将碎片化的数据有机的组织起来， 让数据更加容易被人和机器理解和处理，并为搜索、挖掘、分析等提供便利，为人工智能的实现提供知识库基础。...": [ "苹果（韩国2008年康理贯执导电影）", 7589732 ] } } 获取全部知识（...entity=苹果 关联图谱暂时不对外直接开放（由于某种原因将于2018年8月开放） ---- 2.3 Zhishi.me 王昊奋，Zhishi.me 通过从开放的百科数据中抽取结构化数据，首次尝试构建中文通用知识图谱...@ 体现，如"假日"，"孕期"等） (m) 值-属性关系（直接标注无须借助标识符，如"蓝"，"慢"等） (n) 实体-值关系（直接标注无须借助标识符，如"矮子"，"傻瓜"等） (o) 事件-角色关系（
因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据，比如，城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。...这类信息最直接的方式就是维基百科，里面基本可以搜索到我们能获取的数据，因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。...数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的数据然后标准化落入图形数据库中，关于图形数据库的介绍大家可以自己前往学习了解...第二步从item中获取P150属性，P150也可以通过该链接查看https://www.wikidata.org/wiki/Property:P150，它具体的意思就是行政区域实体。...脱离页面测试工具 如果需要服务端爬取，那么最基本的就是你需要用代码的方式来运行，wikidata的好处在于可以将查询结果灵活获取后分析结果数据，通过代码的方式落入我们自己需要的数据存储中。
数据支持层 最底下是知识获取及存储，或者说是数据支持层，首先从不同来源、不同结构的数据中获取知识，CN-DBpedia 的知识来源主要是通过爬取各种百科知识这类半结构化数据。...第一部分 SPO 三元组抽取，对不同种类的数据用不同的技术提取： 从结构化数据库中获取知识：D2R 难点：复杂表数据的处理 从链接数据中获取知识：图映射 难点：数据对齐 从半结构化（网站）数据中获取知识...最后融合而成的知识库存入上一部分提到的数据库中。如有必要，也需要如 Spark 等大数据平台提供高性能计算能力，支持快速运算。...知识计算主要是根据图谱提供的信息得到更多隐含的知识，像是通过本体或者规则推理技术可以获取数据中存在的隐含知识；通过链接预测预测实体间隐含的关系；通过社区计算在知识网络上计算获取知识图谱上存在的社区，提供知识间关联的路径...……通过知识计算知识图谱可以产生大量的智能应用如专家系统、推荐系统、语义搜索、问答等。
在大多数情况下，这个活动是通过NLP来处理人类语言文本。“ 在下面的信息抽取示例中，将非结构化文本数据转换为结构化语义图。...目标知识库取决于应用，但是我们可以为开放域文本使用来自Wikipedia的知识库。在上面的示例中，通过将实体链接到DBpedia，我们可以找到确切的“Sebastian Thrun”。...这里有一个模棱两可的例子，名字 Bulls 可以在维基百科中应用到多个实体，如NBA球队Chicago Bulls，橄榄球球队Belfast Bulls等。...候选实体生成 —— 在这个模块中，NEL系统的目标是通过过滤知识库中不相关的实体来检索一组候选实体。检索到的集合包含可能引用实体提到的实体。...基本上，这个模块处理不可链接的提及。 回到spotlight。DBPedia spotlight使用Apache OpenNLP标识提到的实体。Spotlight中的消歧使用生成概率模型进行。
BabelNet采用类似YAGO的思路，将维基百科页面标题与WordNet概念进行映射，通过维基百科跨语言页面链接以及机器翻译系统，为WordNet提供非英语语种链接数据。...ConceptNet中拥有如“IsA、UsedFor、CapableOf”等多种固定关系，允许节点是自然语言片段或句子，但关系类型确定有利于降低知识获取的难度。...Zhishi.me Zhishi.me是构建中文链接数据的第一份工作，借鉴DBpedia的思路，对百度百科、互动百科和中文维基百科中的信息进行抽取，然后对多源同一实体进行对齐和链接[9]。...CN-DBpedia CN-DBpedia是目前规模最大的开放百科中文知识图谱之一，主要从中文百科类网站（如百度百科、互动百科、中文维基百科等）页面中提取信息[11]。...CN-DBpedia的概念本体复用已有成熟的概念体系（如DBpedia、YAGO、Freebase等）。
论文链接： https://arxiv.org/abs/2007.04032 会话推荐系统(conversation recommender system, CRS)旨在通过交互式的会话给用户推荐高质量的商品...其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...为了获取用户的内部信息，我们需要充分利用上下文信息并对其建模（e.g. 理解单词“scary”和电影“Paranormal Activity(2007)”背后的语义)。...当算法终止时，每个word对应一个维的表示 2）编码面向item的知识图谱 本文使用R-GCN[6]学习DBpedia上item的表示。节点在层的表示通过如下公式计算： ?...对于一个共现在一个会话中的item-word pair ，我们通过一个转换矩阵将他们的表示变得相近： ? 其中 是用于对齐语义空概念的转换矩阵。
其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...为了解决上述问题，本文提出了模型KG-based Semantic Fusion approach（KGSF），通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术，不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟，同时针对性得设计了下游的模型...为了获取用户的内部信息，我们需要充分利用上下文信息并对其建模（e.g. 理解单词“scary”和电影“Paranormal Activity(2007)”背后的语义)。...通过堆叠多个卷积，信息可以沿着图结构一起传播。当算法终止时，每个word对应一个 维的表示 2.1.2 编码面向item的知识图谱 本文使用R-GCN[6]学习DBpedia上item的表示。...对于一个共现在一个会话中的item-word pair < , >，我们通过一个转换矩阵将他们的表示变得相近： 其中 是用于对齐语义空概念的转换矩阵。
今天以 CN-DBpedia 为例看下知识图谱大致是怎么构建的。 一、构建系统架构 下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。...数据支持层 最底下是知识获取及存储，或者说是数据支持层，首先从不同来源、不同结构的数据中获取知识，CN-DBpedia 的知识来源主要是通过爬取各种百科知识这类半结构化数据。...最后融合而成的知识库存入上一部分提到的数据库中。如有必要，也需要如 Spark 等大数据平台提供高性能计算能力，支持快速运算。...知识计算主要是根据图谱提供的信息得到更多隐含的知识，像是通过本体或者规则推理技术可以获取数据中存在的隐含知识；通过链接预测预测实体间隐含的关系；通过社区计算在知识网络上计算获取知识图谱上存在的社区，提供知识间关联的路径...……通过知识计算知识图谱可以产生大量的智能应用如专家系统、推荐系统、语义搜索、问答等。
，通过知识图谱中的信息也能做出个性化推荐跨领域推荐的可能 知识图谱能够将不同领域的实体和关系联系起来，拓展推荐系统的应用场景这些优势使得知识图谱嵌入在解决推荐系统中的多种问题上展现了巨大潜力，越来越多的研究和应用将其引入到各类推荐场景中...构建知识图谱的过程包括数据收集、实体识别和关系挖掘。例如，在一个电影推荐系统中，实体可以包括电影、演员、导演、用户等，关系则可以是出演、执导、喜欢等。...实体1关系实体2用户A喜欢电影X电影X出演演员Y演员Y执导电影Z知识图谱的构建通常需要从多种数据源中收集信息，这些数据源可能包括数据库、开放数据集（如Freebase、DBpedia）、文本数据等。...推荐系统中的数据通常包含用户-物品交互信息（如点击、购买、评分）和知识图谱信息。我们需要将这些数据整合在一起，形成一个统一的训练数据集。...(user) # 获取用户的嵌入向量 item_embeddings = rotate.get_item_embeddings() # 获取所有物品的嵌入向量 # 计算用户嵌入与物品嵌入的相似度
，详细阐述知识获取、知识表示、知识融合、知识推理技术中的相关研究以及若干技术细节; 第四部分将介绍知识图谱在智能搜索、深度问答、社交网络以及垂直行业中的典型应用; 第五部分将介绍知识图谱所面临的一些困难与挑战...2.1 开放链接知识库 在LOD项目的云图中，Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO这4个大规模知识库处于绝对核心的地位，它们中不仅包含大量的半结构化、非结构化数据，是知识图谱数据的重要来源...由于DBpedia的直接数据 来源覆盖范围广阔，所以它包含了众多领域的实体 信息。截止至2014年年底，DBpedia中的事实三元组 数量已经超过了30亿条。...1) IMDB IMDB(internet movie database)[22]是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星以及电影制作的资料库。...这种相似性刻画了实体之间的语义关联程度，为自然语言处理等提供了极大的便利。 2) 链接预测 通过分布式表示模型，可以预测图谱中任意两个实体之间的关系，以及实体间已存在的关系的正确性。
，详细阐述知识获取、知识表示、知识融合、知识推理技术中的相关研究以及若干技术细节; 第四部分将介绍知识图谱在智能搜索、深度问答、社交网络以及垂直行业中的典型应用; 第五部分将介绍知识图谱所面临的一些困难与挑战...2.1 开放链接知识库 在LOD项目的云图中，Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO这4个大规模知识库处于绝对核心的地位，它们中不仅包含大量的半结构化、非结构化数据，是知识图谱数据的重要来源...由于DBpedia的直接数据 来源覆盖范围广阔，所以它包含了众多领域的实体 信息。截止至2014年年底，DBpedia中的事实三元组 数量已经超过了30亿条。...1) IMDB IMDB(internet movie database)[22]是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星以及电影制作的资料库。...3.2.4 多源信息融合 三元组作为知识库的一种通用表示形式，通过表示学习，能够以较为直接的方式表示实体、关系及其之间的复杂语义关联。
从网页的链接到数据的链接，Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。...开放链接知识库的典型代表有：Freebase、Wikidata、DBpedia、YAGO；垂直行业知识库的典型代表有：IMDB（电影数据）、MusicBrainz（音乐数据）、MusicBrainz（语义知识网络...（2）知识融合 通过信息抽取，实现了从非结构化和半结构化数据中获取实体、关系以及实体属性信息的目标。...实体链接是指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作，实体链接的一般流程是：1.从文本中通过实体抽取得到实体指称项；2.进行实体消歧和共指消解，判断知识库中的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识库中是否存在其他命名实体与之表示相同的含义...”“住在纽约并且喜欢篮球和中国电影的朋友”等，知识图谱会帮助用户在庞大的社交网络中 找到与自己最具相关性的人、照片、地点和兴趣等。
让人庆幸的是，那批最有价值的数据集后来成了「学术基准线」——被研究人员广泛引用，尤其在算法变化的对比上；不少名字则成为圈内外都耳熟能详的名称，如 MNIST、CIFAR 10 以及 Imagenet 等...身为 fast.ai 的一员，我们自觉欠这些数据集的创建者一句真挚的感谢，所以我们决定，通过与 AWS 合作，把一些最重要的数据集集中整理在一处，数据集自身采用标准格式，存储服务器也是快速的、可靠的（请参阅下方的完整列表与链接...，其中包含 25,000 条用于训练的电影评论和 25,000 条用于测试的电影评论，这些电影评论的特点是两极分化特别明显。...ontology 来自 DBpedia 2014 的 14 个不重叠的分类的 40,000 个训练样本和 5,000 个测试样本。...我们可以从 COCO 数据集下载页面（http://cocodataset.org/#download）获取每个 COCO 数据集的详情。
引言 对话推荐系统（Conversational Recommender System (CRS)）旨在通过对话为用户提供高质量的商品推荐。...对话推荐在实际生活中也有着广泛应用，如语音助手（Siri、Cortana）、电商平台客服等。 目前已有一些生成式对话推荐相关的工作，而它们都侧重于更好地建模当前对话。...如KBRD[1]引入实体知识图谱DBpedia，建模用户（当前对话）提到的实体中的结构化知识。...如下图所示，之前的CRS方法仅基于当前对话捕捉用户兴趣，只能捕捉到用户的基础兴趣偏好：奇幻电影，而无法建模用户隐式兴趣偏好：爱情电影。而这时历史对话信息、相似用户信息则提供了很好地补充。...最终用户表示为： Entity-View：最终的用户实体实体表示为用户当前实体表示、历史实体表示、相似用户实体表示的融合： 其中控制了引入历史信息的量，其由当前实体和历史实体共同决定： 而直接设为
其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体...为了解决上述问题，本文提出了模型KG-based Semantic Fusion approach（KGSF），通过互信息最大化的多知识图谱语义融合技术，不仅打通了对话中不同类型信息的语义鸿沟，同时针对性得设计了下游的模型...为了获取用户的内部信息，我们需要充分利用上下文信息并对其建模（e.g. 理解单词“scary”和电影“Paranormal Activity(2007)”背后的语义)。...当算法终止时，每个word对应一个维的表示 2.1.2 编码面向item的知识图谱 本文使用R-GCN[6]学习DBpedia上item的表示。节点在层的表示通过如下公式计算： ?...对于一个共现在一个会话中的item-word pair ，我们通过一个转换矩阵将他们的表示变得相近： ? 其中 是用于对齐语义空概念的转换矩阵。
它一般要求采用RDF数据模型，利用URI（统一资源标识符）命名数据实体，发布和部署实例数据和类数据，从而可以通过HTTP协议揭示并获取这些数据。...目前Open Linked Data项目已经使20亿条传统网页上的数据（包括维基百科）自动半自动地转换成了关联数据。一些富有内容的媒体公司，如BBC，纽约时报等，已经把他们的海量数据转换成了关联数据。...有关“关联数据”的重要资源： 关联数据FAQ（中文，原文）； 如何在网络上发布关联数据（中文，原文）； 关联数据：意义及其实现（ppt）； Eric Miller (Zepheira), “Linked...先看几条可供人读的记录，体验一下关联数据映射能力。关联胜千言。 一。指环王 http://dbpedia.org/page/The_Lord_of_the_Rings 二。...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/160687.html原文链接：https://javaforall.cn
知识图谱将实体和关系以图的形式组织，为计算机提供了理解和推理知识的能力。然而，如何将知识图谱中的信息有效地转化为计算机可处理的格式，成为了当前研究的热点之一。...ComplEx模型的基本原理 1 ComplEx简介 ComplEx模型于2016年提出，主要通过复数空间中的运算来表示知识图谱中的实体和关系。...组成部分 描述 实体 图中的节点，如人、地点、组织等。 关系 节点之间的连接，表示不同的语义关系。...ComplEx模型的实现步骤 数据准备 收集知识图谱数据，如Freebase或DBpedia。 将数据转换为三元组格式（头实体、关系、尾实体）。...通过计算模型在测试集上的准确率和召回率来评估其效果。
IMDB reviews IMDB评论[5] IMDB评论专为电影评论的二元情感分类而开发，每个类别中的评论数量相同。可以将其平均分为培训和测试组，每组25,000条评论。...新闻分类数据集 新闻内容是最关键的信息来源之一，对人们的生活具有重要的影响。数控系统方便用户实时获取重要知识。新闻分类应用主要包括：识别新闻主题并根据用户兴趣推荐相关新闻。...每个文本的标签是URL中的域名。 话题标签数据集 DBpedia[12] DBpedia是使用Wikipedia最常用的信息框生成的大规模多语言知识库。...每个月都会发布新版本的DBpedia，并在每个版本中添加或删除类和属性。DBpedia最流行的版本有14个类别，包含560,000个训练数据和70,000个测试数据。...主要方法是增加数据，提高计算能力以及设计训练程序以获得更好的结果。如何在数据与计算资源以及预测性能之间进行权衡值得研究。
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