知识图谱构建方法研究 (2).pdf

知识图谱构建方法研究 知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立，同时还需要很好地组织和存储抽取的实体与关系信息，使其能够被迅速的访问和操作。知识图谱构建过程通常可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习。本体层构建通常包含术语抽取、同义词抽取、概念抽取、分类关系抽取、公理和规则学习；实体层学习则包含实体学习、实体数据填充、实体对齐和实体链接等。 多数据源融合的知识图谱构建方法是将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。 在知识图谱构建过程中，采用自顶向下的方法和自底向上的方法的结合，首先采用自顶向下的方式来构建本体库，然后采用自底向上的方式进行提取知识来扩展知识图谱。同时，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 本文构建了多数据融合的知识图谱，并对关键技术进行研究，为知识图谱的构建和应用提供了有价值的参考。本研究结果可以应用于各个领域，例如医疗保健、环境监测等，提高了数据查询效率和知识获取能力。 知识点总结： 1. 知识图谱构建是知识图谱得以应用发展的前提，涉及实体抽取和实体及实体之间关系的建立。 2. 多数据源融合的知识图谱构建方法是将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱。 3. 知识图谱构建过程可以分成两步：知识图谱本体层构建和实体层的学习。 4. 本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。 5. 采用自顶向下的方法和自底向上的方法的结合，可以更好地构建知识图谱。 6. 传统的基于相似性传播实体对齐方法可以获得良好的实体对齐效果。 7. 基于约束嵌入转换的预测推理方法可以提高实体链接的准确率。 8. 多数据融合的知识图谱可以应用于各个领域，例如医疗保健、环境监测等，提高了数据查询效率和知识获取能力。