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发表于 2018-5-30 15:41:35 |显示全部楼层
  在大数据时代背景下,随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用,传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来,知识图谱(Knowledge Graph)作为一种新的知识表示方法和数据管理模式,在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系;其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组,以及实体及其相关属性-值对,实体间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。
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  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。
  Protege软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建,是语义网中本体构建的核心开发工具。相比与其他的本体构建工具而言,Protégé最大的好处在于支持中文,在插件上,用Graphviz可实现中文关系的显示。为了方便大家,灵玖软件工程团队在吸收protege原版的基础上,对protege汉化后又对webprotege进行了汉化,并成功上线,使大家可以在线进行知识图谱语义本体的自动构建。成功升级的protege汉化版和webprotege汉化版都将对外免费使用。
  知识图谱语义本体已经成为当今在大数据应用领域共同关注的前沿课题,目前被广泛应用于自然科学与人文科学领域。相比较以往的可视化技术存在一系列缺点,新兴的知识图谱可将某个学科领域或者知识单元间错综复杂的交互关系用节点与链接等现代可视化大数据技术进行处理与展示,使人们可以清晰直观的了解某个学科或者领域发展进程中的知识结构、研究趋势等。运用知识图谱能够有效的从众多数据中获取知识,也是目前人们从浩如烟海的数据中获取知识的一种有效方法。
  


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