Chap03知識抽取與挖掘（1）
大綱
1.知識抽取任務定義和相關比賽
2.面向結構化數據的知識抽取
3.面向半結構化數據的知識抽取
4.實踐展示：基於百科數據的知識抽取
競賽：MUC ACE KBP SemEval
實體識別與鏈接
關系抽取：從文本中抽取兩個或兩個以上實體的語義關系
監督學習——深度學習方法
Pipeline JointModel
面向結構化數據的知識抽取
R2RML Triples Maps 數據庫表映射 視圖映射
半結構化數據的知識抽取
百科類知識抽取（維基百科）
WEB網頁數據抽取：包裝器的生成
WEB TABLE:標註為RDF三元組，實體鏈接將表格中個單元的字符串映射到給定知識庫的實體上
實踐：基於百科數據的知識抽取——佛學知識圖譜
抽取框架 主語融合 賓語融合 對infobox屬性進行補全 在線接口
屬性-值抽取 實體清理
Chap03知識抽取與挖掘（1）
相關推薦
Chap03知識抽取與挖掘（1）
eva image str spa 實體 方法 深度學習 ron int 大綱 1.知識抽取任務定義和相關比賽 2.面向結構化數據的知識抽取 3.面向半結構化數據的知識抽取 4.實踐展示：基於百科數據的知識抽取 競賽：MUC ACE KBP SemEval
知識圖譜入門——知識抽取與挖掘（I）
文章首發於部落格du_ok’s Notes，本文連結為知識圖譜入門——知識抽取與挖掘（I） 本文主要介紹了面向非結構化資料、半結構化資料和結構化資料的知識抽取。 知識抽取任務定義 對於知識圖譜來說，我們需要從不同來源、不同結構的資料中進行抽取，形成知
知識圖譜學習與實踐（1）——知識圖譜的演化過程
1 引言 知識圖譜是一個包含很多技術內容的知識體系，總的來說，是處理關聯的知識，核心是資料，但強調了資料之間的關聯關係。簡單來看，可以認為是資料庫或知識庫，和語義網有著千絲萬縷的聯絡。知識圖譜是由谷歌首先提出來的，用於優化它的搜尋能力，之後，獲得了蓬勃的發展，研究的人也越來越多。 知識圖譜的出
知識圖譜推理與實踐（1）
由於工作原因，需要在系統裡建立圖譜推理功能，因此簡單學習了浙江大學 陳華鈞教授 知識圖譜導論課程課件，這裡記錄下學習筆記。 知識圖譜推理的主要方法 • 基於描述邏輯的推理（如DL-based） • 基於圖結構和統計規則挖掘的推理（如： PRA、 AMIE） • 基於知識圖譜表⽰學習的推理（如： TransE）
jquery基礎知識基本使用概述（1）
手動 ring 一次 BE 集合 AS asc sta tar jQuery基本介紹 為什麽要學jQuery 【01-讓div顯示與設置內容.html】 使用JS操作DOM的時候，會遇到以下的一些缺點： //1. 獲取元素的方法太少且長，麻煩。//2. 遍歷偽數組很麻煩
lixuxmint系統定制與配置（1）-系統初始配置
visible 可能 white div 當前 圖片 num lines 引導 小書匠 Linux 經常安裝新的系統，每次安裝完都得去搜索一邊如何將系統部署為之前的環境，不僅耗費時間，還不一定能弄回之前的環境，現在把從裸機->到工作環境的系統定制及配置過程記錄下來
[初賽備戰]計算機基礎知識錯題集（1）
成功 文本 知識 重裝 占用 其中 nbsp 系統盤 疑問 這裏整理一些錯題，太sb的題就沒放上來了，有些題還有疑問，求大佬解答，然後解析都是來自網絡（wiki和百度百科），無法保證正確性。 在微機中，通用寄存器的位數是() A．8 位 B．16 位
redis叢集與分片（1）-redis伺服器叢集、客戶端分片 redis叢集與分片（1）-redis伺服器叢集、客戶端分片
redis叢集與分片（1）-redis伺服器叢集、客戶端分片 下面是來自知乎大神的一段說明，個人覺得非常清晰，就收藏了。 為什麼叢集？ 通常，為了提高網站響應速度，總是把熱點資料儲存在記憶體中而不是直接從後端 資料庫中
redis集群與分片（1）-redis服務器集群、客戶端分片
服務器集群 包含 工作 direct 數據丟失 網站 這一 線性 取模 下面是來自知乎大神的一段說明，個人覺得非常清晰，就收藏了。 為什麽集群？ 通常，為了提高網站響應速度，總是把熱點數據保存在內存中而不是直接從後端數據庫中讀取。Redis是一個很好的Cache工具
Linux核心設計與實現（1）--核心開發的特點
1. 核心程式設計時既不能訪問C庫也不能訪問標準的C標頭檔案 其中的原因有很多種。其一，C標準庫的很多函式實現都是基於核心實現的，這核心編譯的時候都還沒有核心，所以就不存在這些函式，這個就是先有雞還是先有蛋這個悖論。其二，其主主要的的
正則與爬蟲（1）
正則是什麼 正則是一門小型的程式語言，在python中正則被封裝成re模組。自己對正則的理解就是用來匹配字串中一些字元，正則使得匹配字串的匹配更加多樣。 三種匹配方法 re模組中匹配了三種方法（findall,match,search） s = "/home/kioskday
資料結構——排序與查詢（1）——排序與查詢簡介
排序與查詢 排序，是指將一系列無序的記錄，通過某種方式或者演算法，將其變為有序的過程。如果排出來的順序是由小到大排列，我們就稱這種排序叫升序排序。如果是由大到小，我們就稱為降序排序。例如有一組資料 ： 開始時為： 2 4 7 1 9 升序排序： 1 2 4 7 9 降序排序： 9 7
3D引擎資料結構與glTF（1）：簡介
不是有句老話講“程式 = 演算法 + 資料結構”嘛，對於3D引擎來說也是這樣。學習和掌握3D引擎中的核心資料有哪些，它們直接的關係是怎樣等等問題，對於理解3D引擎的架構和圖形渲染關係都有著非常大的幫助。然而，現在的商業3D引擎非常複雜，想要通過學習其原始碼嘛非常困難，那麼你就這樣放棄了嗎
git安裝與學習（1）-安裝與使用
一，git簡介 Git 應該是目前世界上最先進的分散式版本控制系統，是用來追蹤計算機檔案的變化的工具，也是一個供多人使用的協同工具。簡言之就是在完成一項任務時，你可能要和同事朋友相互交換修改，檢視歷史版本等操作，這個時候就可以用到git。 另： git與svn區別： git是分散式的版本控制系統 svn
python資料結構與演算法（1）
資料結構與演算法（Python） Why？我們舉⼀個可能不太恰當的例⼦：如果將開發程式的過程⽐喻為作戰，我們碼農便是指揮作戰的將軍，⽽我們 所寫的程式碼便是⼠兵和武器。那麼資料結構和演算法是什麼？答⽈：兵法！我們可以不看兵法在戰場上⾁搏，如此，可能會勝利，可能會失敗。即使勝 利，可能也會付出巨⼤的代價。我們寫
python之類與物件（1）
面向物件程式設計是最有效的軟體編寫方法之一。編寫類時，定義一群物件都有的通用行為。基於類建立物件時，每個物件都自動具備這種通用行為，然後可以根據需要賦予每個物件的獨特的個性。 1. 類與物件的語法規範 關鍵字：class 語法： class 類名： 屬性值 類函式
C語言面向物件程式設計：封裝與繼承（1）
最近在用 C 做專案，之前用慣了 C++ ，轉回頭來用C 還真有點不適應。 C++ 語言中自帶面向物件支援，如封裝、繼承、多型等面向物件的基本特徵。 C 原本是面向過程的語言，自身沒有內建這些特性，但我們還是可以利用 C 語言本身已有的特性來實現面向物件的一些基本特徵。接下來我們就一一來細說封裝、繼
3 知識抽取與挖掘
知識抽取任務定義和相關比賽 知識可以來自於關係型資料庫、外部的開放知識圖譜的資料、客戶的日誌等結構化資料以及表格、關鍵詞、引用等半結構化資料和文字資料、多媒體資料等非結構化資料。 Data acquisition->LD Dataset(Vocabulary
推薦系統演算法理論與實踐（1）
舉例：電影推薦系統 電影評分表 張三 李四 王五 小明 小時代 1 5 ？ 5 精武英雄 ？ 3 5 4 摔跤吧，爸爸 1 5 ？ 5 死侍 ？
python資料探勘實戰筆記——文字挖掘（1）：語料庫構建
什麼是文字挖掘 ？ 文字挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散佈在文字檔案中的有價值知識，並且利用這些知識更好地組織資訊的過程。 一、搭建語料庫 語料庫：要進行文字分析的所有文件的集合。 需要用到的模組：os、os.path、codecs、pandas 程