知识图谱中属性和关系的区别?-阿里云开发者社区

开发者社区> 大数据> 正文

知识图谱中属性和关系的区别?

简介:

知识图谱中属性和关系的区别主要是在于其面对的实体不同。

为了方便计算机的处理和理解,知识图谱使用了更加形式化、简洁化的方式去表示知识,就是三元组(triple)。

“姚明出生于中国上海” 可以用三元组表示为(Yao Ming, PlaceOfBirth, Shanghai)。

这里我们可以简单的把三元组理解为(实体entity,实体关系relation,实体entity)。如果我们把实体看作是结点,把实体关系(包括属性,类别等等)看作是一条边,那么包含了大量三元组的知识库就成为了一个庞大的知识图。

实体关系分为两种,一种是属性property,一种是关系relation。其最大区别在于,属性所在的三元组对应的两个实体,常常是一个topic和一个字符串,如属性Type/Gender,对应的三元组(Justin Bieber, Type, Person),而关系所在的三元组所对应的两个实体,常常是两个topic。如关系PlaceOfBrith,对应的三元组(Justin Bieber, PlaceOfBrith, London)。

在发挥处理海量差异性数据优势方面,KGB知识图谱功能很好的发挥了大数据时代的知识图谱构建优势,能够实现以下几种功能:

  1. 文档解析: KGB知识图谱引擎,可轻松解析多种格式与版本文档:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析输出为word格式文件,保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
  2. 知识抽取:KGB知识图谱引擎,可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识(主体、客体、时间、地点、金额、条款等),准确率高达90%,实现知识的快速生成。
  3. 知识关联:KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联,将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力,推理出暗含的知识与结论,丰富知识图谱。
  4. 知识较验:KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验,包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正,更有知识工程师进行知识精准校验,保证知识图谱的准确性。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

分享:
大数据
使用钉钉扫一扫加入圈子
+ 订阅

大数据计算实践乐园,近距离学习前沿技术

其他文章