技術文章 | 專案實戰：如何構建知識圖譜
阿新 • • 發佈：2019-01-10
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實踐了下怎麼建一個簡單的知識圖譜，兩個版本，一個從 0 開始（start from scratch），一個在 CN-DBpedia 基礎上補充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 資料庫都嘗試了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，歡迎討論。
知識庫可以分為兩種型別，一種是以 Freebase，Yago2 為代表的 Curated KBs，主要從維基百科和 WordNet 等知識庫中抽取大量的實體及實體關係，像是一種結構化的維基百科。另一種是以 Stanford OpenIE，和我們學校 Never-Ending Language Learning (NELL) 為代表的 Extracted KBs，直接從上億個非結構化網頁中抽取實體關係三元組。
與 Freebase 相比，這樣得到的知識更加多樣性，但同時精確度要低於 Curated KBs，因為實體關係和實體更多的是自然語言的形式，如“奧巴馬出生在火奴魯魯。” 可以被表示為（“Obama”, “was also born in”, “ Honolulu”）。
上圖分別是 CN-DBpedia 的構建流程和系統架構。知識圖譜的構建是一個浩大的工程，從大方面來講，分為知識獲取、知識融合、知識驗證、知識計算和應用幾個部分，也就是上面架構圖從下往上走的一個流程，簡單來走一下這個流程。