中文知识图谱CN-DBpedia构建的关键技术
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- 棼 宫
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1 大规模百科知识图谱构建 徐波复旦大学知识工场实验室
2 我的工作 构建了世界上最大的中文开放通用知识图谱之一 :CN-DBpedia 涵盖数千万实体和数亿的关系 百科实体数 16,584,150 百科关系数 213,813,479 相关知识服务 API 累计调用量已达 3.4 亿次
3 CN-DBpedia 应用一 : 语义搜索 Information Infobox Tag Type
4 CN-DBpedia 应用二 : 小 Cui 问答
5 CN-DBpedia 应用三 : 超级验证码 随着深度学习在图像领域的快速发展, 传统主流图像验证码已经不再安全 但机器的语言认知能力比较弱 因此, 我们提出了基于知识图谱的验证码系统 让用户做 阅读理解
6 如何从零开始构建一个知识图谱?
7 知识图谱分类
8 如何从零开始自动地构建一个中文通用百科知识图谱?
9 百科知识图谱 是一类专门从百科类网站中抽取知识构建而成的知识图谱 百科类网站中的页面和纯文本页面的区别 : 每个页面分别围绕一个实体进行全方面的介绍 内容由众包编辑, 质量相对较高 页面格式统一, 包含了许多半结构化的数据, 方便抽取 典型代表 DBpedia YAGO
10 DBpedia 构建方法 知识图谱中的关系 实体和实体 概念和概念 实体和概念 Lehmann, Jens, et al. "DBpedia a large-scale, multilingual knowledge base extracted from Wikipedia." Semantic Web 6.2 (2015):
11 DBpedia 构建方法 知识图谱中的关系 实体和实体 概念和概念 实体和概念 缺点 需要大量的人工来构建本体 ( 概念与概念的关系 ) 需要大量的人工来构建实体与概念的关系
12 YAGO 构建方法 实体与概念关系的自动获取 Wikipedia Category System conceptual categories E.g., Jay Chou Albums administrative purposes relational information E.g., 1879 births thematic vicinity E.g., Physics Identifying Conceptual Categories shallow linguistic parsing of the category name if the head of the category name is a plural word, the category is most likely a conceptual category Fabian, M. S., et al.. "Yago: A core of semantic knowledge unifying wordnet and wikipedia." WWW
13 YAGO 构建方法 概念与概念关系的自动获取 Classes in WordNet WordNet Class: Person 将 WordNet 作为上层本体 建立 Wikipedia conceptual categories 与 WordNet 概念之间的 subclassof 关系 subclassof WordNet Class: Actor Match subclassof WordNet Class: Singer Match subclassof Actor 中心词抽取 词干化 Singer subclassof Fabian, M. S., et al.. "Yago: A core of semantic knowledge unifying wordnet and wikipedia." WWW Wikipedia Category: American male film actors Categories in Wikipedia Wikipedia Category: American singers
14 YAGO 构建方法 缺点 虽然说关系抽取是自动的, 但由于利用了英语的语言特性, 无法适用于其他语言, 比如中文
15 总结 : 当前百科知识图谱构建的局限性 人工代价大 本体 ( 概念 - 概念 ) 通过人工构建 实体分类通过人工指定方式构建 利用了语言的特性 无法适用于其他语言 仅对百科类网站中的半结构化数据进行了抽取, 未对数据进行进一步加工 编写不规范, 格式不统一 存在内容缺失情况
16 普适型的中文通用百科知识图谱构建方法
17 抽取模块 抽取模型 输入 解析器 抽取器 输出 URL HTML Parser 标题 摘要 关键字 Infobox TAG 文件 同义词 多义词
18 归一化模块 实体获取模块 日期归一模块 属性匹配模块 等价属性列表 日期属性列表 实体列表 属性融合 日期属性值归一化 值分割 Raw Infobox Normalized Infobox 1 Normalized Infobox 2 Normalized Infobox 3
19 填充模块 (Knowledge Base Population) 更新模块 抽取模块 摘要 Infobox 归一化模块 Normalized Infobox 填充模块 Enriched Infobox 基于文本特征的分类 TAG 基于语义特征的分类 Type
20 填充方法 方法一 : 利用其它知识图谱进行填充 e.g. YAGO 利用 Geonames( 一个包含超过 1000 万地点位置信息的地理知识图谱 ) 来增加 YAGO 实体的地理位置信息 方法二 : 利用百科网站的其他语种进行填充 e.g. Wikipedia 方法三 : 利用百科网站实体标签进行填充 e.g. 如 刘德华 的一个分类信息为 香港演员, 可以从中得出 ( 刘德华, 出生地, 香港 ) 和 ( 刘德华, 职业, 演员 ) 两组 Infobox 方法四 : 利用百科网站实体正文进行填充 百科实体正文内容是对实体最全面的介绍, 包含的信息最为丰富
21 利用百科网站实体正文内容进行填充 基本思路 为每个属性构建一个抽取器 ( 分类器 ) 每个抽取器分别从百科文本 ( 实体名已知 ) 的句子中抽取出相应属性的值 属性值抽取器 英文名称 刘德华英文名称 Andy Lau 刘德华 (Andy Lau), 1961 年 9 月 27 日出生于中国香港 出生日期 刘德华出生日期 1961 年 9 月 27 日 出生地 刘德华出生地中国香港
22 序列数据标记问题 文本属性值抽取被认为是一个序列数据标记问题 将句子当做是一个序列数据 属性值抽取过程即可看作是序列数据标记过程 1 表示为属性值 0 表示不是属性值 英文名称 刘德华 ( Andy Lau ), 1961 年 9 月 27 日 出生 于 中国 香港 出生日期 出生地 刘德华 ( Andy Lau ), 1961 年 9 月 27 日 出生 于 中国 香港 刘德华 ( Andy Lau ), 1961 年 9 月 27 日 出生 于 中国 香港
23 传统方法 条件随机场 针对序列数据进行分类的模型 每个词组需要人为设定一组特征 缺点 需要专家人为设计特征 不具有通用性 Wu, Fei, and Daniel S. Weld. "Autonomously semantifying wikipedia." CIKM 2007.
24 基于深度学习的方法 优点 不需要人工设计特征 方法 LSTM LSTM+CRF 刘德华 ( Andy Lau ), 1961 年 9 月 27 日 出生 于 中国 香港
25 实体分类
26 语义关系特征 特征分类 属性特征 : 出生地 职业 属性 - 值特征 : 出生地 - 香港 职业 - 演员 标签特征 : 香港男演员 香港艺人 优点 易于获取 语言无关 无需人工设计
27 基于语义关系特征的实体分类 难点 1: 训练集构建 中文实体无法直接分类到英文 Taxonomy 上 解决方案 跨语言实体链接 跨语言概念传递 Thing Agent Person Artist Actor MusicArtist 步骤二 : 跨语言概念传递 Chinese Entity: 刘德华 步骤一 : 跨语言实体链接 rdf:type English Entity: Andy Lau Wang, Zhichun, et al. "Cross-lingual knowledge linking across wiki knowledge bases." WWW Wang, Zhichun, et al. "Boosting Cross-Lingual Knowledge Linking via Concept Annotation." IJCAI rdfs:label rdfs:label
28 基于语义关系特征的实体分类 难点 2: 训练集存在噪声, 中文实体获得的分类信息存在错误 DBpedia 知识图谱本身存在噪声 实体链接错误 语义关系特征缺失 解决方案 多分类器投票过滤 Brodley, Carla E., and Mark A. Friedl. "Identifying mislabeled training data." Journal of artificial intelligence research 11 (1999):
29 系统框架 解决英文知识图谱实体类别不完整的问题 DBpedia Type Completion Chinese KB English DBpedia Entity Type Completion 提高训练集质量 Training Data Construction Cross-Lingual Entity Linking Cross-Lingual Type Propagation Chinese Entities with DBpedia Types Noise Filter Training Data 解决中文实体无英文概念标记问题 Unlabeled Chinese Entities Hierarchical Classification Model Entity Types Xu, Bo, et al. "Cross-lingual type inference." DASFAA 考虑概念层次结构
30 基于文本特征的分类 更新模块 抽取模块 摘要 Infobox 归一化模块 Normalized Infobox 填充模块 Enriched Infobox 基于文本特征的分类 TAG 基于语义特征的分类 Type
31 基本思路 实体在句子中的指称项被称为 mention 每个 mention 可能只能表现出实体的部分分类结果 刘德华出生于 1961 年 9 月 Mention Typing 人物 歌手 刘德华 刘德华出演了最新电影 长城 Mention Typing 演员 人物 人物 演员 忘情水 是刘德华的代表歌曲 Mention Typing 歌手 人物
32 基于文本的实体分类 难点 1: 训练集构建 人工标记代价大 演员 刘德华出生于 1961 年 9 月 解决方案 STEP 1: 基于远程监督的训练集构建 STEP 2: 训练集噪声过滤 多分类器投票过滤方法 instanceof 人物 instanceof 刘德华 刘德华出演了最新电影 长城 instanceof 歌手 忘情水 是刘德华的代表歌曲 Brodley, Carla E., and Mark A. Friedl. "Identifying mislabeled training data." Journal of artificial intelligence research 11 (1999):
33 基于文本的实体分类 难点 2: 特征选择 人工设计代价大 Output Concatenation Layer LSTM Layer 解决方案 基于神经网络的实体指称项分类 一个句子分为三部分 Left Context Mention Right Context 对句子进行向量化处理 [c s,, c 1 ] [m 1,, m n ] [c 1,, c s ] Word Embedding Sentence Vector Context Mention Context
34 基于文本的实体分类 难点 3: 结果融合 简单的合并算法无法取得良好的效果 解决方案 将其看作是一个整数线性规划问题 目标函数 最大化所有 mention 的分类结果 约束 概念互斥约束 一个实体不能同时属于两个语义互斥的概念 PMI c 1, c 2 = log P(c 1,c 2 ) P(c 1 ) P(c 2 ) 概念层次化约束 一个实体如果不属于某个概念, 那么也不能属于这个概念的任意子概念 Dong, Xin Luna, and Felix Naumann. "Data fusion: resolving data conflicts for integration." VLDB
35 更新模块 更新模块 抽取模块 摘要 Infobox 归一化模块 Normalized Infobox 填充模块 Enriched Infobox 基于文本特征的分类 TAG 基于语义特征的分类 Type
36 传统更新方法 基于更新日志的更新 Wikipedia 有这个功能, 但百度百科没有 周期性更新 E.g., 每半年重新爬取一遍数据并进行解析 依然无法保证周期内数据的时效性
37 基于语义搜索引擎的更新 基于用户反馈的更新 用户点击更新按钮, 进行更新 基于搜索日志的新词发现 用户搜索一个词时, 未在知识库中找到, 即认为是一个新词
38 主动更新方法 基本思路 监控互联网上的热词 热词分为两种情况 新词 旧词, 但信息发生了变化 更新热词以及与之相关的词条
39 为什么将热词作为更新的种子结点? 实证分析 实验 统计热词的更新频率和随机选择的实体的更新频率 结果 80% 的热词在 100 天内更新过了 10% 的随机选择的实体在 100 天内更新过了
40 为什么要做实体扩展更新? 原因 : 牵一发而动全身 例如 : 王宝强离婚事件 热词 : 王宝强 知识库中的婚姻关系进行了更新 扩展实体 : 马蓉 同样更新其婚姻关系 实证分析 实验 统计 80 个种子实体扩展出来的 687 个实体的更新频率和随机选择的实体的更新频率 结果 269/687 ( 大约 40%) 的扩展实体在一个月内进行了更新 而只有 3% 的随机实体在一个月内进行了更新
41 更新框架 步骤一 : 从互联网上发现热词作为种子结点 步骤二 : 更新这些热词 ( 从百科网站中获取新词或更新旧词 ) 步骤三 : 从这些更新的热词的页面中的超链接中获取更多的待更新实体, 并为每个待更新实体设置更新优先级 这是由于扩展会得到非常多的实体, 超过每日的更新限制 K 步骤四 : 按照优先级顺序更新扩展实体
42 优先级如何设置? 原则 如果是一个新词, 那么优先级设置为最高 如果是一个旧词, 估计其上一次更新结束到当前时间内可能更新的次数, 该次数作为优先级指标 E[u(x)] 模型 : 回归 随机森林回归 特征 P(x): 为实体 x 预期的更新频率, 通过预测器得到 Liang, Jiaqing, et al. How to Keep a Knowledge Base Synchronized with Its Encyclopedia Source. IJCAI 2017.
43 总结
44 Thank YOU! Our LAB: Knowledge Works at Fudan University
《知识图谱: 概念与技术》 第 1 章：知识图谱概述
知识图谱 : 概念与技术 第 5 讲百科图谱构建 徐波 东华大学 bolang1988@gmail.com 本章大纲 百科图谱概述 基于单源的百科图谱构建 实体发现 知识抽取 实体分类 知识补全 基于多源的百科图谱构建 本体融合 实体对齐 属性对齐 属性值融合 2018/8/30 第 5 讲 : 百科知识图谱构建 2 百科图谱概述 2018/8/30 第 5 讲 : 百科知识图谱构建 3 百科图谱
ognitiongedr) CDC JHU ACE2005 CDC ACE2005 IBM CDC ACE2005 CDC 1 ACE [35-8] CDC CDC [ ] NIST ACE2008 GEDR CDC 1 1 CDC John Smiths [
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29 1 2015 1 JOURNAL OFCHINESEINFORMATION PROCESSING Vol.29No.1 Jan.2015 1003-0077(2015)01-0057-10 (1. 215006) (2. 215006) (CrossDocumentCoreferenceCDC) CDC ACE2005 ACE CDC TP391 A ConstructionofInformationExtraction-orientatedChinese
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标题
第 19 卷 摇 第 4 期 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 模 式 识 别 与 人 工 智 能 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Vol. 19 摇 No. 4 摇 006 年 8 月 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 PR & AI 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 Aug 摇 摇
一般社団法人電子情報通信学会 信学技報 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, IEICE Technical Report INFORMATION THE INSTITUTE OF AND ELECTRONICS, COMMUNICATION ENGINEERS IEICE L
一般社団法人電子情報通信学会 信学技報 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, IEICE Technical Report INFORMATION THE INSTITUTE OF AND ELECTRONICS, COMMUNICATION ENGINEERS IEICE LOIS2016-85(2017-03) Technical Report INFORMATION AND
并非没有必要的一些宏观思考
第 一 章 引 论 第 一 章 引 论 1.1 课 题 的 提 出 1 本 课 题 的 研 究 工 作 是 尝 试 在 句 法 和 语 义 两 个 层 级 上 归 纳 现 代 汉 语 短 语 结 构 的 组 合 规 则, 解 决 计 算 机 分 析 现 代 汉 语 短 语 时 碰 到 的 结 构 歧 义 问 题 有 别 于 以 往 主 要 是 面 向 人 的 语 法 研 究, 本 课 题 的 研 究
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Dan Buettner / /
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第一章.FIT)
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最 有 利 標 作 業 程 序 實 務 分 析 交 通 部 採 購 稽 核 小 組 陳 秘 書 牧 民 日 期 :101 年 05 月 21 日 大 綱 最 有 利 標 目 的 及 類 型 最 有 利 標 之 辦 理 方 式 準 用 最 有 利 標 取 最 有 利 標 精 神 最 有 利 標 之 類 型 及 其 相 關 規 定 適 用 最 有 利 標 準 用 最 有 利 標 及 取 最 有 利 標
标题
第 33 卷 摇 第 9 期 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 014 年 9 月 情 摇 报 摇 杂 摇 志 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 JOURNAL OF INTELLIGENCE Vol. 33 摇 No. 9 Sep. 摇 014 基 于 专 利 的 大 数 据 技 术 发 展 情 报 * 分 析 及 战 略 研 究 1 1 李 鹏 飞 摇 卢 摇
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100 年 度 11800 電 腦 軟 體 應 用 乙 級 技 術 士 技 能 檢 定 學 科 測 試 試 題 本 試 卷 有 選 擇 題 80 題, 每 題 1.25 分, 皆 為 單 選 選 擇 題, 測 試 時 間 為 100 分 鐘, 請 在 答 案 卡 上 作 答, 答 錯 不 倒 扣 ; 未 作 答 者, 不 予 計 分 准 考 證 號 碼 : 姓 名 : 選 擇 題 : 1. (3)
胡 鑫 陈兴蜀 王海舟 刘 磊 利用基于协议分析和逆向工程的主动测量方法对 点播系统进行了研究 通过对 点播协议进行分析 获悉该协议的通信格式和语义信息 总结出了 点播系统的工作原理 在此基础上设计并实现了基于分布式网络爬虫的 点播系统主动测量平台 并对该平台获取的用户数据进行统计分析 获得了 点播系统部分用户行为特征 研究结果对 点播系统的监控及优化提供了研究方法 点播 协议分析 爬虫 主动测量
(2010) [ English] (Category of Introductory Seminars on University Education) (Introduction to University Education) ( )... ( ( 1 )) / / (Introduction
![(2010) [ English] (Category of Introductory Seminars on University Education) (Introduction to University Education) ( )... ( ( 1 )) / / (Introduction](/thumbs/88/116720614.jpg "(2010) [ English] (Category of Introductory Seminars on University Education) (Introduction to University Education) ( )... ( ( 1 )) / / (Introduction")
(2010) [ English] (Category of Introductory Seminars on University Education) (Introduction to University Education) ( )... ( ( 1 )) / / (Introduction to Natural Sciences) - -... ( ( 22 )) / / 1 2... (
University of Science and Technology of China A dissertation for master s degree Research of e-learning style for public servants under the context of
中 国 科 学 技 术 大 学 硕 士 学 位 论 文 新 媒 体 环 境 下 公 务 员 在 线 培 训 模 式 研 究 作 者 姓 名 : 学 科 专 业 : 导 师 姓 名 : 完 成 时 间 : 潘 琳 数 字 媒 体 周 荣 庭 教 授 二 一 二 年 五 月 University of Science and Technology of China A dissertation for
c_onto-intro-0304.doc
33 9 2 3 1 Semantic Web Ontology WordNet Semantic Web Semantic Web Semantic Web 2001 media Scientific American 2001 2002 The Semantic Web Tim Berners-Lee World Wide Web, WWW WWW RDF, Resource Description
Microsoft Word - Final Exam Review Packet.docx
Do you know these words?... 3.1 3.5 Can you do the following?... Ask for and say the date. Use the adverbial of time correctly. Use Use to ask a tag question. Form a yes/no question with the verb / not
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2012 12 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.28 No.6 Dec. 2012 ( 224002) Euclidean Lebesgue... :. : O212.2 O159. 1.. Zadeh [1 2]. Tanaa (1982) ; Diamond (1988) (FLS) FLS LS ; Savic
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成 都 信 息 工 程 学 院 班 务 信 息 系 统 The Management Information System Of the Class Transaction 制 作 人 张 蓓 学 号 2000041113 制 作 单 位 电 子 商 务 系 2000 级 会 本 3 班 定 版 时 间 2003 年 12 月 15 日 前 言 跨 入 21 世 纪 人 类 社 会 正 在 步 入