知识图谱构建技术一览3
发布网友
发布时间：5分钟前
共1个回答
热心网友
时间：6分钟前
知识图谱构建技术一览3
知识融合（Knowledge Fusion）旨在整合多个知识库中的信息，形成一个统一的知识库，主要涉及指代消解、实体消歧、实体链接等关键技术。其中，指代消解（Coreference Resolution）解决信息中同指实体的识别问题；实体消歧（Entity Disambiguation）处理名称相似但实际代表不同实体的情况；实体链接（Entity Linking）实现从非结构化或半结构化数据中抽取的实体与知识库中对应实体的链接。
在融合知识后，通过实体链接与半结构化、非结构化数据，以及结构化数据（如外部知识库和关系数据库）的结合，形成知识合并过程。此阶段旨在将信息抽取与知识融合的结果，与结构化数据进行整合，构建更全面的知识体系。
知识加工（Knowledge Processing）则进一步提升知识质量。该阶段包括本体构建、知识推理与质量评估。其中，本体构建（Ontology Extraction）为知识图谱提供概念层次结构与规则，支持语义服务。知识推理（Knowledge Inference）则通过计算实体间关系，扩展知识网络。质量评估（Quality Evaluation）确保知识库的可信度，通过舍弃低置信度知识，保持知识库质量。
知识图谱构建技术中，通过融合、整合、加工，形成结构化、网络化的知识体系，为用户提供深度、全面的信息支持。其中涉及的概念、技术与方法，从本体构建到知识推理，从质量评估到实体链接，共同构建起知识图谱的完整框架。
