知识图谱赵军学习笔记（三）--知识体系构建和知识融合

知识体系和知识融合

知识融合通过框架匹配和实例对齐，把分散的知识资源联合起来，可以极大的增加知识图谱的覆盖领域和共享程度。

知识体系构建

知识体系三个方面核心内容：

• 对概念的分类
• 概念属性的描述
• 概念之间相互关系
  知识体系的基本形态：
• 词汇
• 概念
• 分类关系
• 非分类关系
• 公理

1. 人工构建方法
   人工构建知识体系的过程可以分为6个阶段：

• 确定领域及任务
  知识图谱作为人工智能应用的基础设施，其构建过程不能不了解具体的应用任务，也不能抛开领域建立一个高大全的、无法被广泛使用的产品。
  与具体的领域密切相关
  限定了知识体系应该包含的知识范围，领域内还是可以构建出各种各样的知识体系。
  想要构建更为合适的体系，需要回答：
  • 我们为什么要使用这个知识体系
  • 这种知识体系呢个构帮助回答哪些类型的问题
  • 谁会使用并维护这个知识体系
• 体系复用
  知识体系具有很强的抽象性和概括性。从零开始构建不仅成本高昂，而且质量难以保证。
  • 领域词典
    专家编撰的领域内的词典，对构建限定领域的知识体系具有重要的参考意义。
  • 语言学资源
    语言学资源可以帮助知识体系的构建
  • 开源知识图谱
  • 网络百科
• 罗列要素
  根据领域，罗列期望在知识图谱中出现的要素列表，主要包括概念、属性以及关系。
• 确定分类体系
  确定了相关要素后，需要将其中表示概念的要素组织成层级结构的分类体系。
  • 自顶向下
    从最抽象的概念开始，逐层添加更为具体的概念
  • 自底向上
    从具体的概念开始，逐层开始抽象
• 定义属性及关系
  为每个类别定义属性及关系。
  属性是描述概念的内在特征，
  关系是刻画不同概念之间的关系。
• 定义约束
  不同的属性和关系具有不同的定义域和值域。
  数据报障数据的一致性，避免异常值的出现。

2. 自动构建方法
   • 基于非结构化数据的知识体系学习
     也叫基于文本的本体学习。首先利用自然语言处理工具对文本进行分词、句法分析、命名实体识别等预处理操作，然后利用模板匹配、统计学习的方法从文本抽取重要信息，主要包括领域概念、实例以及概念之间的关系。
     • 领域概念抽取
       从文本数据中抽取出构建知识体系所需的关键元素，包括实体类型名，属性名，关系名，步骤如下：
       • 抽取候选术语
         利用nlp抽取文本中的字符串，尽可能多的把真正的术语包括进来，对质量没有严格的要求，但是尽量保证抽取术语的高覆盖度。
       • 术语过滤
         领域术语与破铜词汇在语料上往往具有不同的统计特征，例如普通词汇在领域内外具有相似的分布，但是领域词汇有显著的区别。通过互信息（MI），词频逆文档概率（TF-IDF），术语相关频率（RTF）等过滤。
       • 术语合并
         把相同概念的术语合并，聚合到一起，转换的过程就是识别同义词的过程。
         1.基于词典
         词汇就是wordnet等
         2.基于统计的方法
         基于统计就是假设相同的词汇具有相似的上下文，在大规模语料上学习，并进行聚类，识别同义词。
     • 分类体系构建
       获取不同概念之间的继承关系，即上下文关系
       • 基于词典
         wordnet
       • 基于统计
         通过词的上下文进行表示，并基于术语得到层次聚类。不同层次类别内的构成了上下位关系
     • 概念属性及关系抽取
       与概念属性抽取一致
   • 基于结构化数据的知识体系学习
     基于数据表的主键、外键和字段内容等信息实现上述目标
   • 基于半结构化数据的知识体系学习
     有一定模式，但是不太严格，如XML、HTML等格式
3. 典型知识体系

• SUMO
• Schema.org
• freebase
  protege常被应用于基于框架的知识表示模型，一般是先定义类，在定义类中的属性，最后定义类和属性的约束。

知识融合

• 竖直方向的融合
  融合高层通用本体与底层领域本体或实例数据
• 水平方向的融合
  融合相同层次的知识图谱
  如BabelNet融合不同语言的已购知识图谱，实现跨语言的知识关联和共享。
  知识融合通过对多个相关知识图谱的对齐、关联和合并，使其成为一个整体。按融合对象的不同分为框架匹配和实体对齐。
• 框架匹配
  对概念、属性、关系等知识描述体系进行匹配和融合
• 实体对齐
  对齐合并相同的实体完成知识融合
  但是实例知识有时有冲突，需要对其检测和消解

1. 框架匹配
   解决异构性，本体对齐

• 元素级匹配
  独立考虑元素是不是匹配，不考虑其他元素的匹配
  • 字符串匹配：
    前缀距离，后缀距离，编辑距离和n元语法距离
    这种方法忽略了语言符号的多义性，一词多义和一义多词
  • 词向量
    将词表示为低维语义向量空间的一个点，语义相似度用点之间的距离来衡量。与字符串相比，有更强的捕获词背后的真正语义的能力。
    可将其与其他编辑距离等结合，混合方法获得了很好的性能。
• 结构级匹配
  不把各个元素作为孤立的资源，利用知识图谱的结构，在元素匹配中考虑其他元素的影响。
  不同元素的匹配之间也会有影响
  例如属性的定义域和值域匹配度高，属性匹配度也高。基本思想是:相似的概念具有相似的概念结构。
  • 基于图的技术
    当做已经标记的图结构
    对于两个本体的节点，如果它们的邻接节点是相似的，它们也是相似的。发现最大公共子图的问题，计算量很大
  • 基于分类体系的技术
    分类体系进行对齐
  • 基于统计分析的技术
    对已有样本挖掘其中蕴含的规律
    分组，计算距离

2. 实体对齐

• 成对实体对齐
• 协同实体对齐
• 表示学习方法
  计算实体相似度
  不需要依赖人工设定的规则和特征，也不需要了解知识库的命名习惯 适应性强
  KB1，KB2，产生初始种子对齐，核心思想是种子对齐中的两个向量要尽可能类似。

3. 冲突检测和消解

• 冲突忽略
• 冲突避免
  过滤
• 冲突消解
  基于投票
  频率
  基于质量
  来源

来源：CSDN

作者：imagination_gogo

链接：https://blog.csdn.net/qq_24495287/article/details/87453009