學習內(nèi)容

小象學院 b站 第二章
【其實后面的方法學習只是一個框架式的學習，并不明白具體的操作】

第二部 典型知識庫項目簡介

CYC（讀音： 賽克）

• CYC： 1984年由Douglas Lenat開始創(chuàng)建，最初的目標是建立人類最大的常識知識庫。該知識庫主要由術語Terms和斷言Assertions組成。

• Cyc的主要特點是基于形式化的知識表示方法來刻畫知識。形式化的優(yōu)勢是可以支持復雜的推理。但過于形式化也導致知識庫的擴展性和應用的靈活性不夠。Cyc提供開放版本的OpenCyc

Wordnet

• WordNet是最著名的詞典(lexical)知識庫，主要用于詞義消歧，1985年提出的。

• WordNet主要定義了名詞、動詞、形容詞和副詞之間的語義關系。 例如名詞之間的上下位關系（如： 貓科動物是貓的上位詞），動詞之間的蘊涵關系（如：打鼾蘊含著睡眠）等

• WordNet已經(jīng)包含超過了15萬個詞和20萬個語義關系。

ConceptNet

• ConceptNet是常識知識庫。來源于OMCS項目。1999年創(chuàng)立

• ConceptNet主要依靠互聯(lián)網(wǎng)眾包、專家創(chuàng)建和游戲三種方法來構建。新版本導入了大量開放的結(jié)構化數(shù)據(jù)，如DBPedia、WordNetdeng
• ConceptNet知識庫以三元組形式的關系型知識構成。ConceptNet5版本已經(jīng)包含有2800萬關系描述。與Cyc相比，ConceptNet采用了非形式化、更加接近自然語言的描述，而不是像Cyc那樣采用形式化的謂詞邏輯
• 與鏈接數(shù)據(jù)和谷歌知識圖譜相比，ConceptNet比較側(cè)重于詞與詞之間的關系。從這個角度看，ConceptNet更加接近于WordNet，但是又比WordNet包含的關系多。此外，ConceptNet完全免費開放，并支持多種語言。

Freebase

三元組：我們理解為主謂賓

Wikidata

DBPedia

• DBPedia是早期的語義網(wǎng)項目。DBPedia意指數(shù)據(jù)庫版本的Wikipedia，是從Wikipedia抽取出來的鏈接數(shù)據(jù)集。DBPedia采用了一個較為嚴格的本體，包含人、地點、音樂、電影、組織機構、物種、疾病等類定義
• 此外，DBPedia還與Freebase、OpenCYC、Bio2RDF等多個數(shù)據(jù)集建立了數(shù)據(jù)鏈接。 DBPedia采用RDF語義數(shù)據(jù)模型，總共包含30億RDF三元組。

三元組：我們理解為主謂賓

YAGO

鏈接

我們還添加了各種時間關系，比如奧巴馬是多少年任期的； 鹿晗和關曉彤是多少年在一起的。

BabelNet

• BabelNet是類似于WordNet的多語言詞典知識庫。BabelNet的目標是解決WordNet在非英語語種中數(shù)據(jù)缺乏的問題。BabelNet采用的方法是將WordNet詞典與Wikipedia百科集成
• 首先建立WordNet中的詞與Wikipedia的頁面標題的映射，然后利用Wikipedia中的多語言鏈接，再輔以機器翻譯技術，來給WordNet增加多種語言的詞匯
• BabelNet3.7包含了271中語言，1400萬同義詞組，36,4萬詞語關系和3.8億從Wikipedia中抽取的鏈接關系，總計超過19億RDF三元組。繼承了上面兩個數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點，構建了目前最大規(guī)模的多語言詞典知識庫。
  我們可以利用同義詞來重構搜索條件
  

NELL

這里是自動在web上抽取三元組知識；但是需要知識抽取（bootstrap）來進行引導。

Concept Graph

• Concept Graph是以概念層次體系為中心的知識圖譜。與Freebase等知識圖譜不同，Concept Graph以概念定義和概念之間的IsA關系為主
• 給定一個概念如“Microsoft”，Concept Graph返回一組與“微軟”有ISA關系概念組，如“Company”，“Software Company”，這被稱為概念化“Conceptualization”
• Concept Graph可以用于短文本理解和語義消歧。 如“工程師在吃蘋果”，蘋果指的是蘋果還是蘋果公司。

OpenKG：中文知識圖譜資源庫

Zhishi.me

英文很多，中文很少。 包括百度百科
實體抽取，關系抽取 --》 知識抽取

我們獲取知識后再進行整合，進行互補。

cnSchema：開放的中文知識圖譜Schema

可以自行訪問

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的知识图谱入门视频（二）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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