知识图谱的基本概念

知识 图谱:关于方法、实践和应用的注释-第五章知识图谱Fusion-1图谱。以上都将导致-1图谱不完整，所以-1图谱完整在建-1图谱，一个是开放域-1图谱，一个是垂直域-1图谱，从学术的角度，我们可以给-1图谱:"-1图谱本质上是一个语义网。

知识图谱可以用python构建吗？答案当然是肯定的！那么如何用python构建从Google搜索到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智慧医疗、自适应教育、推荐系统等都与知识 图谱有关的是什么呢？它在技术领域的受欢迎程度也在逐年增加。互联网的终极形态是万物互联，搜索的终极目标是万物直接搜索。传统的搜索引擎是依靠网页之间的超链接来搜索网页，而语义搜索是直接搜索事物，比如人、机构、地点。

和知识 图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索。知识 图谱是Google在2012年提出的新的概念。从学术的角度，我们可以给-1图谱:"-1图谱本质上是一个语义网。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度来看，知识 图谱可以简单理解为一个MultirelationalGraph。

知识图谱和问答系统摘要:Domain知识图谱，是搜索引擎、问答系统等下一代智能应用的基础设施。目前出现的产品有:百度知心。本文将介绍-1图谱Foundation知识及其在自然语言处理(主要是问答系统)中的应用。1.前言知识图谱(知识图)是下一代搜索引擎、问答系统等智能应用的基础设施。目前有百度知心、搜狗知识魔方等产品。

知识图谱的基本成分是实体、属性和关系。实体关系实体三元组；实体属性的属性值三元组。目前的知识 图谱分为两类。一个是开放域-1图谱，一个是垂直域-1图谱。比如Google为搜索引擎建立的-1图谱就属于开放域。垂直领域知识 图谱，如金融、电子商务等。第一件事是先处理数据。互联网上的数据基本都是结构化、非结构化、半结构化的。

这些数据存储在数据库中，从库中提取，并可以通过做一些简单的预处理来使用。半结构化数据和非结构化数据，比如商品的描述或者标题，可能是一段文字，也可能是一张图片，是一些非结构化的数据。但是其中存储了一些信息，反映了知识 图谱中的一些属性。所以我们需要把它提取出来，这在building知识图谱中是一项费时费力的工作。需要从数据中提取出来的，其实就是前面提到的实体、属性和关系。