知识图谱嵌入(KGE)主流模型简介

1. KGE简介目前(2020.03)知识图谱嵌入研究方法众多,本文将对其中的主流方法进行简要介绍,如翻译、双线性、神经网络、双曲几何、旋转等。各方法细节请看原论文,文中错误欢迎指出,谢谢。知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding, KGE)学习知识库中的实体和关系的Embedding表示,是语义检索、知识问答、推荐等众多应⽤的基础研究。在具体了解KGE之前,我们先来看知识

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电影知识图谱问答(五)| 基于微信公众号的电影知识图谱问答Demo

通过【电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息、电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据、电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索、电影知识图谱问答(四)| 问句理解及答案推理】四篇文章的介绍,我们已经了解如何从豆瓣官网中爬取数据;如何将爬取的数据转换得到可用的三元组数据,并存储至Apache Jena之中;如何利用SPARQL查询语言进

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电影知识图谱问答(四)| 问句理解及答案推理

上篇文章电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。上篇文章讲到利用SPARQL语句能够从Apache J

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电影知识图谱问答(三)|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

上篇文章电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据,本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中,并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前,请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。1. 知识图谱数据库既然是要存储三元组数据,那选

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电影知识图谱问答(二)|生成298万条RDF三元组数据

上篇文章讲到如何爬取豆瓣官网的电影和书籍类别数据,本篇文章将学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据,转换成RDF数据。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1cLdsAXLGH2akJqMIsGdoig 提取码: n97y。实践之前,请自主学习相关背景知识。语义网络, 语义网, 链接数据, 知识图谱是什么。RDF, RDFS,

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电影知识图谱问答(一)|爬取豆瓣电影与书籍详细信息

最近在做关于知识图谱方面的实验,需要一些数据,于是爬取了豆瓣上关于电影和书籍的信息。两天时间内共爬取20W+条数据,包括电影信息、电影演员信息、书籍信息、书籍作者信息,GitHub链接为https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-Spider。1. 数据说明电影信息包括电影id、图片链接、名称、导演名称、编剧名称、主演名称、类型、制片国家、语言、上映日期、片长、季

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