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大规模知识图谱数据库
大规模
、结构化新冠
知识图谱
如何实现?这里是清华大学AMiner和智谱AI团队...
答:
实例层对原有
知识图谱
进行归纳并修正错误数据,与概念层关联后筛选出 26282 个实例。最后,将构建好的 Schema 和实例数据合并,并利用专业翻译工具得到英文数据,输出 JSON-LD、OWL/RDF 和 Neo4j
图数据库
格式。为了使图谱更加全面和细粒度,团队进一步收集开放新冠论文数据(例如 CORD-19),并与 COKG-...
什么样的
数据库
适合做
知识图谱
?
答:
2. 非关系型
数据库
(NoSQL Database)非关系型数据库不遵循固定的关系模式,而是采用更为灵活的数据模型,如文档、键值对、图形或列族存储。这种类型的数据库适用于
大规模
分布式系统和需要高度可扩展性的场景。MongoDB、Cassandra、Redis和Couchbase是常见的NoSQL数据库。3. 时间序列数据库 (Time Series ...
知识库
和
知识图谱
区别?
答:
知识图谱
是在传统知识库的基础上发展而来的,但更注重其中的实例数据。知识图谱无法替代
数据库
,
大规模图谱
处理需借助数据库技术。知识图谱包含语义信息,可进行一定的推理,且形式更灵活,可扩展性更好。
除了百度、阿里、腾讯,还有哪些做
知识图谱
的企业?
答:
1. 海翼知(PlantData)提供企业级
知识图谱
存储管理平台KGMS,并推出了面向不同用户群体的KGaaS消费套件,包括分析人员使用的KGPro、运营人员使用的KGSensor以及终端用户使用的KGRobot。访问其官方网站了解更多信息:[PlantData 官网](https://www.plantdata.ai/home/index.html)。2. 明略
数据
专注于大数据分...
知识图谱
概念是什么?
答:
4. 本体是结构化
知识库
的概念模板,它使得知识库具有层次结构和较低的冗余度。5.
大规模知识图谱
的构建和应用需要智能信息处理技术的支持。知识抽取技术可以从半结构化或非结构化
数据
中提取知识要素。知识融合技术可以消除实体和事实对象之间的歧义,提高知识库的质量。知识推理技术可以在现有知识库的基础上...
知识图谱
是什么?有哪些应用价值
答:
知识图谱
是基于图的数据结构,它的存储方式主要有两种形式:RDF存储格式和
图数据库
(Graph Database)。至于它们有哪些区别,请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。从这里我们可以明显地看到基于图的存储方式在整个数据库存储领域的飞速发展。这幅曲线图来源于 Graph DBMS increased their popul...
知识图谱
的构建方法有什么?
答:
知识图谱
的构建方法主要包括以下几种:1. 手工构建法:通过人工收集、整理和标注数据,构建出知识图谱。这种方法适用于小规模数据集,但效率较低且容易出错。2. 自动抽取法:利用自然语言处理技术,从大量文本中自动抽取实体、关系和属性等信息,构建知识图谱。这种方法适用于
大规模数据
集,但需要较高的技术...
知识图谱
是思维导图吗
答:
知识图谱
不是思维导图。知识图谱和思维导图虽然都是用于组织和表示知识的工具,但它们在结构、目的和应用上存在显著的差异。知识图谱是一种基于图的
数据
结构,用于表示实体间的关系。它通常用于
大规模
的
知识库
构建,如语义网、智能问答系统等。知识图谱的节点代表实体,边代表实体间的关系,这种结构能够清晰...
知识图谱
(一)
答:
1.1
知识图谱
的定义 在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的
知识库
。本质上,知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种
大规模
的知识库。三元组是知识图谱的一种通用表示方式,即 G=(E,R...
知识图谱
概念是什么?
答:
知识图谱
的概念是:知识图谱是自顶向下(top-down)的构建方式。自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与
数据
模式,再将实体加入到
知识库
。该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库,例如 Freebase 项目就是采用这种方式,它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。然而目前,大多数知识图谱...
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