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植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法
植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法
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植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法
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一种准确而高效的领域知识图谱构建方法
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作为语义网的数据支撑,知识图谱在知识问答、语义搜索等领域起着至关重要的作用,一直以来也是研究领域和工程领域的一个热点问题,但是,构建一个质量较高、规模较大的知识图谱往往需要花费巨大的人力和时间成本.如何平衡准确率和效率、快速地构建出一个高质量的领域知识图谱,是知识工程领域的一个重要挑战.对领域知识图谱构建方法进行了系统研究,提出了一种准确、高效的领域知识图谱构建方法——“四步法”,将该方法应用到中
基于本体方法构建唐本《伤寒论》知识图谱-林睿凡共73页.p
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智慧城市知识图谱模型与本体构建方法
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针对目前智慧城市建设过程中,数据资源共享不足、人工智能应用落地困难等问题,基于知识图谱的资源描述框架、本体知识体系载体、数字孪生的思路,提出一种以自然人的数据为核心的智慧城市知识图谱模型,并提出了支撑该模型的多领域知识图谱本体和子本体的构建思路。创新性地提出了“天地人”的模型思路,为智慧城市的数据如何服务城市居民生活、如何让更多人工智能算法模型在智慧城市应用中落地提供一定的参考。
金融领域:产业链知识图谱包括上市公司、行业和产品共3类实体,构建并形成了一个节点10w+,关系边16w的十万级别产业链图谱
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包括上市公司所属行业关系、行业上级关系、产品上游原材料关系、产品下游产品关系、公司主营产品、产品小类共6大类。 上市公司4,654家,行业511个,产品95,559条、上游材料56,824条,上级行业480条,下游产品390条,产品小类52,937条,所属行业3,946条。 领域知识图谱的数据集,当前还比较缺失,而作为构建难度最大的产业链图谱领域更为空白。产业链作为产业经济学中的一个概念,是各个
本体与知识图谱关系说明(转至)1
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