HOME

010-82786818 / 010-82786999

DIGITAL SERVICE服务外包(BPO)

知识加工服务
 
 
1、基于知识图谱的知识加工
2012年5月,Google推出Google知识图谱(Google Knowledge Graph),并利用其在搜索引擎中增强搜索结果。这是“知识图谱”名称的由来,也标志着大规模知识图谱在互联网语义搜索中的成功应用。
知识图谱(Knowledge Graph)旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系。知识图谱的具体实现包括本体定义规范、知识表示方案、知识的存储管理、知识抽取方案、知识展示方式等几方面。
2、建设步骤
 
 
3、本体定义规范
● 实体类型定义
   历史人物属性定义
   历史事件属性定义
   地点属性定义
   职位属性定义
   组织机构属性定义
● 关系定义
   相同实体类型间关系
   不同实体类型间关系
4、知识表示方案
基于RDF(Resource Description Framework)来构建知识图谱。根据RDF的规范,每一条知识将被表示为一个三元组。
● 属性三元组,即(实体,属性名,属性值)
● 关系三元组,即(实体,关系,实体)
5、知识加工方案
● 知识抽取有人工抽取和软件自动抽取(基于规则的抽取和基于机器学习的抽取)两种方式。
● 知识抽取的流程


 
6、知识标引


 
7、主题词表构建
每个主题词条目由主题词和参照系统组成,参照系统主要包括Y(用)、D(代)、S(属)、F(分)、C(参)、Z(族),分别表示主题词之间的等同关系、等级关系和相关关系等。
8、知识可视化