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知识图谱的架构过程分析

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发表于 2019-10-9 17:52:31 | 显示全部楼层 |阅读模式

知识图谱的架构主要可以被分为逻辑架构和技术架构。
1. 逻辑架构
在逻辑上,我们通常将知识图谱划分为两个层次:数据层和模式层。
模式层:在数据层之上,是知识图谱的核心,存储经过提炼的知识,通常通过本体库来管理这一层这一层(本体库可以理解为面向对象里的“类”这样一个概念,本体库就储存着知识图谱的类)。
数据层:存储真实的数据。
如果还是有点模糊,可以看看这个例子:
模式层:实体-关系-实体,实体-属性-性值
数据层:比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨,比尔盖茨-总裁-微软
[size=10.5000pt]2. 技术架构
知识图谱的整体架构包括知识图谱的构建过程和知识图谱更新的过程。
首先我们有一大堆的数据,这些数据可能是结构化的、非结构化的以及半结构化的,然后我们基于这些数据来构建知识图谱,这一步主要是通过一系列自动化或半自动化的技术手段,来从原始数据中提取出知识要素,即一堆实体关系,并将其存入我们的知识库的模式层和数据层。
构建知识图谱是一个迭代更新的过程,根据知识获取的逻辑,每一轮迭代包含三个阶段:
信息抽取:从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系,在此基础上形成本体化的知识表达;
知识融合:在获得新知识之后,需要对其进行整合,以消除矛盾和歧义,比如某些实体可能有多种表达,某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等;
知识加工:对于经过融合的新知识,需要经过质量评估之后(部分需要人工参与甄别),才能将合格的部分加入到知识库中,以确保知识库的质量。

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发表于 2019-10-9 17:52:34 | 显示全部楼层
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