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另外 details 的那个div不要设置height值 或者设置height:auto

纯文本数据中的知识抽取就是NLP（自然语言处理）

知识抽取的子任务：

命名实体识别：检测、分类

术语抽取：从语料中发现多个单词组成的相关术语

关系抽取

事件抽取

共指消解

相关的竞赛及数据集

1.Message Understanding Conference（MUC）

命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）、共指消解（Co-reference Resolution,CR）

2.Automatic Content Extraction（ACE）

对MUC定义的任务进行了融合、分类和细化；主要分为五大任务，包含英语，阿拉伯语和汉语

实体检测与识别（Entity Detection And Recognition,EDR）

数值检测与识别（Value Detection And Recognition,VAL）

时间表达检测与识别（TERN）

关系检测与识别（RDR）

事件检测与识别（VDR）

3.TAC Knowledge Base Population(KBP)

KBP对ACE定义的任务进一步修订，适合现代知识抽取的需求主要分为四个独立任务和一个整合任务

实体发现与链接（EDL）、槽填充（SF）、事件抽取（Event）、信念和情感（BeSt）、端到端冷启动知识构建

4.Semantic Evaluation(SemEval)

实体抽取

任务定义：抽取文本中的元子信息元素。实体识别可以变成一个序列标注的问题。

序列标注方法：人工特征（词本身的特征、前后缀特征、字本身的特征）

序列标注使用的模型：HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）、LSTM+CRF

实现实体链接的一些开源工具：wikipediaminer、DBpediaspotlight、opencalais

关系抽取

从文本中抽取出两个或者多个实体之间的语义关系

关系抽取的方法分类：

1.基于模板的方法

基于触发词的Pattern、基于依存句法分析的Pattern

2.监督学习方法

机器学习方法、深度学习方法

机器学习方法的特征设计：

深度学习方法特征设计：

监督学习的深度学习方法：

1).Pipeline

识别实体和关系分类是完全分离的两个过程，不会相互影响，关系的识别依赖于实体识别的效果

Pipeline方法-CR-CNN模型：仅使用词向量和位置向量作为输入，F1值84.1，超过目前最好的非深度学习方法。

Pipeline方法-Att-CNN模型：应用注意力机制，目前最好的方法。（F1值88.0）

Pipeline方法-Att-BLSTM模型：

2).Joint Model

实体识别和关系分类的过程是共同优化的。

Joint Model-LSTM-RNNs模型：

3.弱监督学习方法

远程监督、Bootstrapping

远程监督方法：知识库与非结构化文本对齐来自动构建大量训练数据，减少模型对人工标注数据的依赖，增强模型跨领域适应能力

Bootstrapping：通过在文本中匹配实体对和表达关系短语模式，寻找和发现新的潜在关系三元组

事件抽取

事件抽取任务

二、面向结构化数据的知识抽取

Mapping languages:

直接映射（direct mapping）

R2RML:RDF中关系数据库的标准转换

映射工具ontop:是一个使用SPARQL将数据库查询为虚拟RDF图的平台

三、面向半结构化数据的知识抽取

DBpedia：维基百科的结构化版本

ZHISHI.me:第一份中文大规模开放链接数据

访问ZHISHI.me的方式：Linked data、Lookup service、SPARQL endpoint、APIs、Data Dump

WEB网页数据抽取

手工抽取

手工方法获取网页信息：通过人工分析，手工写出适合这个网站的表达式，表达式形式可以是XPath表达式，也可以是CSS选择器的表达式。

包装器简介及描述方式

自动抽取

小结

WEB TABLE 抽取简介

1.表格实体链接（entity linking），将表格中各单元格的字符串映射到给定知识库的实体上。

1).候选生成

2).实体消岐

实体消岐步骤：构建实体消岐图、计算实体链接影响因子

两类实体链接影响因子：每个字符串的初始重要性，不同节点间的语义相关度

实体消岐算法：PageRank，用来整合不同的实体链接影响因子从而做出最终的实体链接决定。

四、实践展示：基于百科数据的知识抽取

Knowledge Collection

Category方法

命名规则方法

Knowledge Fusion

主语融合

宾语融合

1.单值属性：

精确性原则：日期、地点等类型的属性值出现冲突时选择最精确的一个

大多数原则：不同来源的属性值出现冲突时，选择出现次数最多的值

2.多值属性：直接合并去重

3.对infobox属性进行补全

人工编写规则从非结构化文本中抽取属性值

依照指示融合方法将属性值对转换为三元组

打开CSDN APP，看更多技术内容

wikipedia miner

利用维基百科进行文档聚类的时候用到的工具包，很实用，开源的多功能工具箱

属性用途_槽填充（Slot Filling）的定义、用途、意义及其他

撰写本文的原因是作为(伪)机器翻译领域的学生，需要查阅一些NLU的资料。发现google到的文章上来就教你槽填充的方法，让人摸不着头脑。所以在此做一个总结同时也作为和老师讨论的资料。定义定义1One way of making sense of a piece of text is to tag the words or tokens which carry meaning to the sent...

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知识抽取概念

构建知识图谱主要分为数据获取、知识抽取、知识融合和知识加工四个步骤。因为毕业设计涉及到知识抽取中的命名实体识别部分，以此博文来记录供自己日后的学习参考。

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CR-CNN（2015）论文阅读笔记

论文：Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks（CR-CNN，2015）阅读笔记 一、背景 MV-RNN（2012） CNN（2014） FCM（2014） 二、模型 1.Word Embeddings（一般方法） rw = Wwrdvw vw是one-hot向量，Word Embeddings维度为dw。 2.Word Position Embeddings（一般方法） Word Position Embeddi

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NLP -- 公开数据收集

目前网上可供下载的数据众多，但是内容庞杂，把其中比较有用的数据找了出来。wiki系：wikipedia大家都不陌生，它的下载地址是：http://dumps.wikimedia.org/ , 这里有详细介绍：http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Database_download但是wikipedia只是Wikimedia基金会的一个子项目，wikimedi...

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知识抽取与知识挖掘

前言 知识抽取是构建大规模知识图谱的重要环节，而知识挖掘是在已有知识图谱的基础上发现隐藏的知识。 1.非结构化数据的知识抽取 大量的数据以非结构化数据的形式存在，如新闻报道、文学，读书等。我们将从实体抽取、关系抽取和事件抽取进行介绍。 1.2 实体抽取 实体抽取又称命名实体识别，其目的是从文本中抽取实体信息元素，包括人名、时间、地点、数值等。实体抽取是解决很多自然语言处理问题的基础。想要从文本中进行实体抽取，首先需要从文本中识别和定位实体，然后再将识别的实体分类到预定义的类别中去。实体抽取问题的研究开展得比

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最新发布 ontop-vkg 学习

最近要用ontop、h2数据库，搭配protege使用~ 官网链接：https://ontop-vkg.org/guide/

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ontop虚拟知识图谱入门

关于虚拟知识图谱系统ontop的入门实践 官网：https://ontop-vkg.org/guide 根据指导进行操作实践： 环境: java 8 ,Git,Github,h2数据库 git clone https://github.com/ontop/ontop-tutorial.git cd ontop-tutorial 数据库设置 为下列工作建立数据库的过程： 解压缩h2的存档(h2.zip) 启动数据库： 在mac/linux上：打开终端，进入H2/bin跑sh h2.sh 在Window

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知识图谱——知识抽取（1）

文章目录知识抽取任务定义概念目的数据源子任务面向非结构化数据的知识抽取实体抽取关系抽取事件抽取 本文主要是归纳整理了王昊奋《知识图谱：方法、实践与应用》这本书里有关知识抽取的非结构化数据抽取的部分。 知识抽取任务定义 概念 知识抽取的概念最早是20世界70年代后期出现在自然语言处理领域的，它是指自动化地从文本中发现和抽取相关信息，并将多个文本碎片中的信息进行合并，将非结构化数据转换为结构化数据。 具体是什么意思呢，我们看一个例子。 这是一段关于苹果公司的介绍文字，它是属于非结构化数据，通过知识抽取，我

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知识抽取涉及的“知识”通常是清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用 D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等；从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐；从半结构化数据中获取知识用包装器，难点在于 wrapper 的自动生成、更新和维护，这一篇主要讲从文本中获取知识，也就是我们广义上说的信息抽取。 1. 信息抽取三个最重要/最受关注的子任务： 实体抽取 也就是命名实体识别，包括实体的检测.

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数据库课程设计

c语言文件读写操作代码

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

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