第一章:知识图谱概述
目录
Part One. 什么是知识图谱?
1.人工智能的三个阶段
2.数据、信息和知识之间的关系
3.什么是知识库?
4.知识工程
5.大数据知识工程
6.知识图谱中图的结构
7.知识图谱是大数据知识工程的高效模型
Part Two.知识图谱的发展历程
1.知识图谱与互联网:万维网
Part Three.知识图谱的类型和代表性知识图谱
1.词语/实体/关系/属性
2.Ontology vs. Knowledge Base vs. Database
3.Formal Ontology vs. Lightweight Ontology
4.Ontology vs. Taxonomy vs. Folksonomy
5.知识图谱的类型以及代表性知识图谱
Part Four.知识图谱的生命周期
1.知识本体构建
2.知识获取
3.知识融合
4.知识存储和查询
5.知识推理
6.知识应用
Part Five.知识图谱和深度学习
1.符号表示和数值表示
Part Six.总结
Part One. 什么是知识图谱?
1.人工智能的三个阶段
2.数据、信息和知识之间的关系
3.什么是知识库?
4.知识工程
5.大数据知识工程
结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据
非结构化数据:包括所有格式的办公文档、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
数据全球每年暴增,其中非结构化数据占八层,这些数据需要得到合理化的使用,即我们需要对这些数据进行知识化,让计算机更加有效的管理和利用数据。知识图谱是大数据知识工程的一种形式。
6.知识图谱中图的结构
![](/assets/blank.gif)
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7.知识图谱是大数据知识工程的高效模型
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Part Two.知识图谱的发展历程
Stage1.1950-1970时代: 图灵测试===符号逻辑,神经网络,LISP,产生式规则、语义网络
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1.知识图谱与互联网:万维网
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Part Three.知识图谱的类型和代表性知识图谱
1.词语/实体/关系/属性
2.Ontology vs. Knowledge Base vs. Database
3.Formal Ontology vs. Lightweight Ontology
4.Ontology vs. Taxonomy vs. Folksonomy
5.知识图谱的类型以及代表性知识图谱
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Wikipedia:前5个主要是人工做的,下边主要是机器自动做的
Part Four.知识图谱的生命周期
1.知识本体构建
2.知识获取
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3.知识融合
4.知识存储和查询
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5.知识推理
6.知识应用
Part Five.知识图谱和深度学习
1.符号表示和数值表示
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Part Six.总结
知识图谱的特点:
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