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1.
自动化构建的中文知识图谱系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
鄂世嘉  林培裕  向阳 《计算机应用》2016,(4):992-996,1001
为解决当前中文知识图谱构建的准确率低、耗时长且需要大量人工参与的问题,提出一种端到端基于中文百科数据的完整中文知识图谱自动化构建解决方案,并在此基础上开发实现了面向用户的中文知识图谱系统。在此方案中,通过自定义的网络爬虫,原始百科数据的词条属性以及相关的文本信息会不间断地被抓取到本地系统中,并以带扩展属性的三元组形式保存。后端系统则自动通过图数据库Cayley以及MongoDB数据库系统,对三元组文件数据进行导入,转换为庞大的知识图谱系统,从而在前端为用户提供丰富的基于知识图谱的应用服务。通过与其他知识图谱系统的比较,该方案在构建时间上明显减少,并且知识图谱中的实体及关系数量总规模高于YAGO、知网(HowNet)和中文概念词典等中文知识图谱系统至少50%。  相似文献
2.
文章以知识图谱作为研究方法,在CSSCI(2000-2011)收录教育学来源期刊发文数据基础上,通过关键词共现图谱、TimeZone视图以及相关统计数据,可视化反映12年间我国教育教学研究发展的演化过程。  相似文献
3.
刘家玮  刘波  沈岳 《软件》2015,(3):26-30
本文从湖南国家农村农业信息化示范省综合服务平台建设推进过程中对农业知识库的构建、收集、整理、展示所面临的问题出发,通过对国内外农业信息化相关领域及知识图谱的绘制工具、绘制构建方法对比分析,探索知识图谱技术应用于农业信息服务的必要性与可行性,及利用湖南农业产业知识搭建一个多尺度查询、快速展示的农业知识群图谱可视化系统的初步解决方案,进一步扩展知识图谱技术应用于农业生产领域的范围。  相似文献
4.
本文对近十年来(2002-2011)web of science中收录的情报学主题的2251篇论文进行下载,并利用陈超美博士发明的信息可视化软件CiteSpaceII对文献的题录数据进行量化分析,构建关键词被引知识图谱和突变词被引知识图谱,探索和揭示国际情报学发展的热点主题和发展前沿,为我国情报学研究的相关学者以有益的启示。  相似文献
5.
现有文本数据集上的实体搜索和自然语言查询方法无法处理需要将分散在不同文档中的信息碎片链接起来以满足有复杂实体关系的查询,而知识库上的查询虽然可以表示实体间的复杂关系,但由于知识库的异构性和不完全性,通常查全率较低。针对这些问题,提出使用文本数据集对知识库进行扩展,并设计相应的含文本短语的三元组模式查询以支持对知识库和文本数据的统一查询。在此基础上,设计并实现了查询放松机制和对结果元组的评分模型,并给出了高效的查询处理方法。使用YAGO、Clue Web09和其上的FACC1数据集,在三个不同的查询测试集(实体检索、实体关系检索和复杂的实体关系查询)上与两个典型相关工作作了比较。实验结果显示,扩展知识图谱上使用查询放松规则的实体关系检索系统的检索效果大大超出了其他系统,具体地在三个查询测试集上,其平均正确率均值(MAP)比其他系统分别提升了27%、37%和64%以上。  相似文献
6.
文章在考察了大量图数据库的基础上,综合了分布式、扩展性、可用性、查询语言、容错性、存储后端、一致性等因素,并充分结合知识图谱数据自身所具有的特点,选取了当前流行的图数据库系统Titan作为底层存储,并对其进行进一步深入的研究,在此基础上实现了一个知识图谱数据管理系统.此系统能对知识图谱数据进行管理,包括数据的导入、数据的查询以及数据的修改,能支持billion数据量的存储,以及图上的基本操作,这些操作响应时间都在秒级.  相似文献
7.
文章主要以《农业科学叙词表》为基础,利用农业叙词、属性以及叙词之间的关系,同时运用RDF技术和三元组的数据组织方式对叙词的关系和属性进行描述,构建了一个农业叙词管理系统.农业叙词管理系统的构建,将用户检索的反馈结果以完成知识图谱的方式呈现,能让用户简单便捷且系统的了解整个农业叙词体系,对中国农业的发展有积极的作用.  相似文献
8.
领域知识对于构造领域知识间的知识图谱具有重大意义,然而互联网数据数量大、类型多样、内容丰富、动态性强、无序性大等特点给用户快速准确获取领域相关知识带来了困难.针对这一难题,提出一种基于特征词的领域知识起源抽取方法,以句子谓词为起源特征词,利用依赖动词特征词的关系抽取算法作为领域知识起源抽取方法.实验表明,该方法具有良好的准确率和召回率,能快速有效地从数据中挖掘出含有领域知识的起源,为后面构建领域知识间的知识图谱奠定基础.  相似文献
9.
本文是通过知识图谱软件CiteSpace软件对数据库里数据进行分析,绘制出从信息工程专业研究学科共现知识可视化图谱和学科发展趋势的图谱.从结果分析总结出三方面:可以指导老师教学,指导学生学习和创新方面.从图谱分析来说,体现出图谱分析对学科的重要性.  相似文献
10.
李畅 《福建电脑》2014,(11):98-99
信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。与信息检索不同,信息抽取直接从自然语言文本中抽取事实信息。过去十多年来,信息抽取逐步发展成为自然语言处理领域的一个重要分支,其独特的发展轨迹——通过系统化、大规模的定量评测推动研究向前发展。实体消歧是能够使得抽取出来的多个实体映射到具体语境中的精确实体。  相似文献
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