2018-08-10 13:54:28
知识建模依赖于知识表示的框架和知识表示的语言。
2018-06-04 14:42:10
知识表示:世界的信息表示为符合机器处理的模式:1,语义网络、产生式系统(前提和动作===规则)、框架系统(框架、槽、侧面)、描述逻辑(产生了可推理的算法—Tableau算法)、RDF(资源描述框架),RDFS(可以添加自己的属性)、OWL(1,扩展RDFS,语法规则采用RDFS/XML,语义严格遵循
描述逻辑。
2.根据应用对表达能力和推理复杂度的不同要求,OWL
提供了OWL DL和OWL Lite两种子语言。
3.为完全兼容RDFS,提供了OWL Full,其中包括了
OWL DL
2018-05-21 14:14:00
企业对知识图谱得需求随着大数据技术的兴起,大多数企业(机构)对内部的数据资产越来越关注,企业(机构)内部构造数据中心或知识管理中心的驱动力越来越强。从相关调查来看,相当多的行业在数据加工、整理与使用方面,都有下列共性需求。(1)互联网数据采集的需求。互联网上的各类百科、行业网站,以及新闻网站拥有大量有意义的数据,此类数据具有实时性强、内容广泛等特点,利用此类数据可以丰富企业的数据中心。(2)将非结构化信息转为结构化信息的需求。互联网上的新闻、HTML页面,企业内部的各种文档都以半结构化或文本信息
2018-05-21 13:30:08
生物医疗相关的分类和本体包括被广泛应用的疾病分类系统ICD9和ICD10、医学主题词表MeSH、临床医疗术语集SNOMED-CT,还还包括面向药物的命名系统RxNorm、针对观测指标的编码系统LOINC、基因本体Gene Ontology等。其中,ICD9、ICD10和LOINC有对应的中文版本,MeSH嵌入在PubMed中提供汉化版本。 一体化医学语言系统UMLS整合了生物医学领域,包括ICD-10、
2018-05-21 11:29:35
1,通用知识图谱与行业知识图谱的区别:
2018-05-20 18:51:04
知识图谱在搜索中的应用 知识图谱一经推出,就为语义网搜索带来了新的活力,毋庸置疑,知识图谱已经在搜索的查询理解和基于知识的问答上初显其强大的威力。 1)查询理解 搜索引擎借助知识图谱来识别查询中涉及的实体(概念)及其属性等,并根据实体的重要性展现相应的知识卡片。搜索引擎并非展现实体的全部属性,而是根据当前输入的查询自动选择最相关的属性及属性值来显示。此外,搜索
2018-05-20 18:07:19
知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱的知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘,主要技术包括推理、实体重要性排序和相关实体挖掘。 1)推理(Reasoning或inference) 推理被广泛用于发现隐含知识。推理功能一般通过可扩展的规则引擎来完成。知识图谱