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    知识图谱】知识表示:知识图谱如何表示结构化的知识

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。 那么,在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢?本编介绍知识图谱中的知识表示,以回答上面的问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念,知识表示之于知识图谱的重要性,就好比内功心法之于绝世武功的重要性。...知识图谱中的知识表示也是如此,例如,要对所存储的知识进行应用,其中最关键的就是要能够进行知识的推理,而知识的表示形式和手段决定了知识推理的形式和难度;此外,知识表示的形式也决定了知识获取的形式和难度。...现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢?下面来进行介绍。 2 知识表示的方法 知识图谱,或者说知识系统的研究其实由来已久。...在知识图谱中,知识表示有知识定义(知识体系)与知识实例两个层面。 知识定义(知识体系)描述了本体以及本体之间的关系,是上层建筑。知识实例是本体的一个一个实例,对应的是真实的数据存储层。

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    知识蒸馏综述: 知识的类型

    这篇是知识蒸馏综述的第一篇,主要内容为知识蒸馏中知识的分类,包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。 1知识蒸馏简介 定义:知识蒸馏代表将知识从大模型向小模型传输的过程。...知识蒸馏的核心研究:如何将知识从大模型传递给小模型。...因此中间层的特征也可以作为知识的载体,供学生网络进行学习。 基于特征的知识可以视为基于响应的知识的一个扩展。...4基于关系的知识(Relation-Based Knowledge) 基于关系的知识进一步扩展了基于响应的知识以及基于特征的知识,更全面深入的探索了不同层、不同数据样本之间的关系。...,比如数据的结构化知识、输入特征的专有知识等。

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    知识图谱入门 , 知识抽取

    知识抽取的概念 知识抽取,即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示: ?...远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。如在某知识库中存在“创始人(乔布斯,苹果公司)”。...同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对,因此很难发现新的关系。  ...面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据,他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的知识库内容。...百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉,下面着重介绍怎么从百科里抽取知识: ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。

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    知识图谱入门 , 知识问答

    知识问答简介 问答系统的历史如下图所示: ? 可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。...基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。...即将自然语言问句与知识库中的本体概念相映射的过程。 对于resource 和 class实体识别,用WordNet 定义知识库中标签常用方法或计算字符串相似度。...逻辑表达式 逻辑表达式是一种能让知识库”看懂“的表示,可以表示知识库中的实体、实体关系,并且可以想数据库语言一样,进行Join,求教及和聚合等操作。...逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式,一元实体是指对应知识库中的实体,二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。

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    知识图谱(二)——知识推理

    知识推理是知识图谱中很重要的一部分,主要用于推理暗含的知识(丰富知识图谱),检查知识库的不一致(知识清洗) 知识推理分类 演绎推理 从一般到特殊的过程.从一般性的前提出发,通过推导,得到具体描述或个别结论...(三段论),结论已经蕴含一般性知识中,只是通过演绎推理揭示出来,不能得到新知识....数值推理 基于表示学习 见《知识图谱(一)——知识表示》,通过将符号表示映射到向量空间进行数值表示,能够减少维数灾难问题,同时能够捕捉实体和关系之间的隐式关联,重点是可以直接计算且计算速度快....《第13章 知识图谱与知识推理》王泉 [2]. 《第10章 知识推理》王泉 [3]....《知识图谱中推理技 术进展及应用》漆桂林 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议进行许可。

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    知识图谱—知识推理综述(一)

    知识图谱—知识推理综述(一) 1 知识推理的概念以及分类 1.1 知识推理的基本概念 所谓的知识推理,就是在已有知识的基础之上,推断出未知的知识的过程。...通过从已知的知识出发,通过已经获取的知识,从中获取到所蕴含的新的事实,或者从大量的已有的知识中进行归纳,从个体知识推广到一般性的知识。...根据上面的概念的描述,我们可以知道,对于知识推理而言,其包括的内容可以分为两种,第一种是我们已经知道的,用于进行推理的已有知识,另外一种是我们运用现有的知识推导或者归纳出来的新的知识。...在获取知识图谱的表示之后,我们就拥有了一部分的事实,而知识图谱的知识推理就是在基于已有的知识图谱的事实的基础上,推理出新的知识或者识别出知识图谱上已有知识的错误。...而在知识图谱去噪任务中关注的是缩减知识图谱的规模,增加知识图谱的准确性。实际上,相对于去噪任务而言,知识图谱补全的任务更加的常见。

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    知识推理

    参考链接: 从列表中移除满足Java中给定谓词元素 目录   本体知识推理简介与任务分类  OWL本体语言  知识推理任务  OWL本体推理  ​ 实例化(materialization)的一个例子:...   本体知识推理简介与任务分类  OWL本体语言   OWL本体语言   是知识图谱语言中最规范,最严谨,表达能力最强的语言   基于RDF语法,使表示出来的文档具有语义理解的结构基础  ...  推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论,这些知识和结论满足语义。 ...在丰富与演化知识库的时候,我们需要声明不相交性的知识或者公理(disjointness)。...如果我们在构建知识库的时候,将“心内膜炎”这条知识既归为A的实例,又归为B的实例。那么这里就出现了一个“不一致”。对“不一致”进行检测也是提升知识库质量的重要一环。

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    编程知识

    今天看了一篇文章说的是编程知识体系的分类,大致说的是我们应该投资什么?只说技术类的,工作中技术类的知识可以分为大致下面这五种。 原理性知识。程序之所以能运行的基本原理和编程设计理念。万变不离其宗。...通用性的常用使用知识。比如 linux 命令。只要 linux 不倒,这些知识一直有效,除非有更好的工具更换。 不太通用的易变性使用知识。比如某个库、框架、中间件的配置和编程。...由于场景不断变化、技术更替,这类的使用知识很容易失效,甚至可能面临大面积更替。然而,很多程序员(包括我在内)在大部分时间都是跟这些打交道。 稀缺性的经验性知识。...比如 CPU 飙高、内存满、IO 抖动或尖刺、高并发的解决,这类知识是不过时且比较稀缺的知识和经验。 稀缺性的判断力和设计能力。...工具类的不要贪多,稀缺性的经验性知识、稀缺性的判断力和设计能力需要在项目中和工作中不断的积累。原理性的知识多积累多和应用关联在一起。 比如说:怎么保证高并发下的系统可用性?

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