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知识图谱（知识图谱构建）

  • 大纲：

  • 1、基于非结构话数据的知识抽取

  • 2、基于结构化数据的知识抽取

  • 3、知识融合与质量评估

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基于非结构化数据的知识抽取(比重比较大)

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lstm学习特征输入crf生成更复杂的特征

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关系抽取抽取的是两个实体之间满足的什么关系

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事件抽取更泛化一些，多个实体，多个关系

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不同事件抽取内容参数要求不同

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不同事件有不同的触发词，触发词包含哪些元素

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深度学习特征抽取

CNN:Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional

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RNN：

Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks

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小结：

     非结构化数据的知识抽取

     实体识别：

            基于规则和词典的方法

            基于统计方法

            基于深度学习

    关系抽取

            规则引擎：Ratel

            远程监督

     事件抽取

            预定义事件的模版

            触发词－>事件类型 －>参数识别 －>参数角色识别

 

基于结构化数据的知识抽取（面向对象数据库数据）

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知识融合与质量评估

不同数据源数据进行合并

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小结：

知识图谱构建是知识图谱应用的基础

自动化程度和构建笑了直接影响了知识图谱的应用成本

领域知识图谱的业务复杂性影响着构建的难度

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