知识图谱开源工具 - 腾讯云

开源知识图谱整理. 会持续更新Name Introduction 主页链接 下载链接Alibabaopenkg 阿里开源的商业知识图谱 https://kg.alibaba.com/index.html https:/ ... 腾讯云备案控制台腾讯云开发者社区专栏问答沙龙团队主页TVP搜索搜索关闭创作写文章发视频提问登录注册展开关键词腾讯云·社区登录首页专栏问答沙龙团队主页TVP返回腾讯云官网文章(9999+)问答视频沙龙开源知识图谱整理会持续更新 Name Introduction 主页链接 下载链接 Alibabaopenkg 阿里开源的商业知识图谱 https://kg.alibaba.com/index.html https:/ /ownthink/KnowledgeGraphData xlore 清华大学-百科知识图谱 https://www.xlore.cn/ SciKG 清华大学-科技知识图谱 http://openkg.cn /dataset/scikg http://openkg.cn/dataset/scikg BeliefEngine 中科院自动化所中英文双语的跨领域知识图谱 http://www.belief-engine.org /declarative/ PKUPie 北京大学中文百科知识图谱 http://openkg.cn/dataset/pku-pie http://openkg.cn/dataset/pku-pie http://ir.hit.edu.cn/3062.html http://ir.hit.edu.cn/3062.html 音乐知识图谱 包括歌曲名、歌手、原唱、语种、热门歌手、热门歌曲等属性 http15130【开源】基于Keras的知识图谱处理实战【导读】近日，DanielShapiro博士利用开源的图结构卷积网络进行知识图谱处理，并应用于交易数据的欺诈检测，其知识图谱处理相关源码也开源出来，并且DanielShapiro博士写了一个基于Keras 的知识图谱处理实战的博客，内容浅显易懂，是一篇想了解知识图谱实战的好文，让我们来看下。

想了解知识图谱相关概念和内容，请阅读专知以前推出的报道： 【干货】最全知识图谱综述#1:概念以及构建技术 【干货】最全知识图谱综述#2:构建技术与典型应用 【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集 ▌详细内容 ---- 首先，什么是图（知识图谱）？ 我们在工作中按照如下考虑知识图谱，这些知识图谱以“白宫”和“唐纳德·特朗普”这样的实体作为节点，像“工作”这样的关系是图中的边。

总之，kegra在知识图谱分类上表现的非常好。

与他们的论文中的结果相比，这些结果可能太好了。

2.5K40广告关闭腾讯云+社区系列公开课上线啦！Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。

您找到你想要的搜索结果了吗？是的没有找到GitHub开源史上最大规模中文知识图谱近日，一直致力于知识图谱研究的OwnThink平台在Github上开源了史上最大规模1.4亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用csv 到目前为止，OwnThink项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。

知识图谱融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系，机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解，致力于最强认知大脑。

在OwnThink平台首页上滚动着各种关键词，用户也可输入自己想要查询的知识，然后就可以得出相应的知识图谱。

? OwnThink知识图谱还可以应用于机器人问答系统、知识推荐等等。

下图为知识图谱在机器人上的应用。

? OwnThink支持在线API调用，感兴趣的小伙伴可以调测使用，使用Python进行对话机器人简单调用测试。

56420【知识图谱】知识推理文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 （1）描述逻辑系统 （2）描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 （1）可满足性(satisfiability) （2）分类(classification 1、OWL本体语言 OWL的特性： OWL本体语言是知识图谱中最规范(W3C制定)、最严谨(采用描述逻辑)、表达能力最强(是一阶谓词逻辑的子集)的语言； 它基于RDF语法，使表示出来的文档具有语义理解的结构基础 Male\exists\mathrm{has\_child.Male}∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理：通过各种方法获取新的知识或者结论 ，这些知识和结论满足语义。

RDF4J RDF4J是一个处理RDF数据的开源框架， 支持语义数据的解析、存储、推理和查询。

能够关联几乎所有RDF存储系统，能够用于访问远程RDF存储。

5420【知识图谱】知识表示：知识图谱如何表示结构化的知识？如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。

那么，在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢？本编介绍知识图谱中的知识表示，以回答上面的问题。

作者&编辑|小Dream哥 1什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念，知识表示之于知识图谱的重要性，就好比内功心法之于绝世武功的重要性。

可见，一种合适的知识表示方法对知识图谱的构建至关重要。

所以，我们在学习知识图谱这个绝世武功之时，也需要熟悉它的内功心法，知识表示。

那么，什么是知识表示呢？ 现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢？下面来进行介绍。

2知识表示的方法 知识图谱，或者说知识系统的研究其实由来已久。

总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。

在知识图谱中，如何有效表示现实世界中的知识，就是知识表示的内容。

1.7K20知识图谱基础知识知识图谱语义网络，语义网，链接数据和知识图谱（二）－－基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/8031099543530【知识图谱系列】动态时序知识图谱EvolveGCN背景知识 在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。

本篇分享知识图谱落地时另一重要场景：动态时序知识图谱，下面先给出动态时序知识图谱的基本概念，方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。

简单来说，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络，比如社交网络。

由于这种关系网络会随着时间推移，实体以及实体间的关系会不断变化，为了全面获取知识，搭建动态知识图谱，在知识图谱数据中加入时间维度，利用时序分析技术和图相似性技术，分析图谱结构随时间的变化和趋势，从而掌握到关键信息 比如金融动态知识图谱，学习到图谱间的时序信息便显得十分重要，本篇便介绍AAAI2020的一篇解决动态图谱的模型EvolveGCN，EvolveGCN思路较为创新但不是目前SOTA的方案，之后会陆续分享1.8K30知识图谱构建www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping半监督学习，语义容易漂移，操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多，属于半监督关系抽取，抽取非结构化文本构建通用知识图谱 protage集成；RAFox推理机；jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子 基于知识图谱的电影自动问答系统 https:// blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article /details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia yago wolframalpha 启示 界定好范围，明确好场景和问题的定义 知识的定义比较关键，根据场景进行相关领域定义，定义出领域概念层次结构，以及概念之间的关系类型定义 数据是基础，利用好已有数据（百科，以及通用知识图谱）2.5K30知识图谱入门，知识抽取知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。

大体的任务分类与对应技术如下图所示： ? 远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。

如在某知识库中存在“创始人(乔布斯，苹果公司)”。

同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对，因此很难发现新的关系。

　 面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据，他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。

因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的知识库内容。

百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉，下面着重介绍怎么从百科里抽取知识： ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。

1.1K10半小时训练亿级规模知识图谱，亚马逊AI开源知识图谱嵌入表示框架DGL-KE学习知识图谱的嵌入表示（KnowledgeGraphEmbeddings）是一种从知识图谱结构中生成无监督节点特征（nodefeature）的方法，生成的特征可以被用在各种机器学习任务之上。

近日，亚马逊AI团队继DGL之后，又开源了一款专门针对大规模知识图谱嵌入表示的新训练框架DGL-KE，旨在能让研究人员和工业界用户方便、快速地在大规模知识图谱数据集上进行机器学习训练任务。

github地址：https://github.com/awslabs/dgl-ke 相比于已有的开源框架，DGL-KE的亮点如下： 支持各种主流知识图谱表示学习算法，包括TransE、ComplEx 、DistMult、TransR、RESCAL、RotatE等； 已有开源框架中唯一支持多核CPU，多卡GPU，CPU-GPU混合训练，以及分布式训练的知识图谱嵌入表示框架； 简单易用，用户无需编写代码 ，直接将知识图谱数据作为输入即可； 高性能且可扩展。

98120知识图谱入门，知识问答知识问答简介 问答系统的历史如下图所示： ? 可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。

基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。

基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。

根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。

怎样处理大规模的知识图谱 怎样处理分布式数据集上的QA 怎样融合结构化和非结构化的数据 怎样降低维护成本 怎样能快速的复制到不同的领域 知识问答主流方法介绍 KBQA常用的主流方法有基于模板的方法、基于语义解析的方法 TBSL的主要缺点 创建的模板未必和知识图谱中的数据建模相契合 考虑到数据建模的各种可能性，对应到一个问题的潜在模板数量会非常多，同时手工准备海量模板的代价也非常大。

那模板能否自动生成呢？ 逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式，一元实体是指对应知识库中的实体，二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。

58820知识图谱扫盲在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。

知识图谱是关系的最有效的表示方式。

知识图谱的规模 据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值，和实体-关系-实体)。

其知识图谱是面向全球的，因此包含了实体和相关事实的多语言描述。

知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量，特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验，我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识，还要能及时发现并添加新的知识。

知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。

为了进一步增加图谱的知识覆盖率，需要进一步在知识图谱上进行挖掘。

下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。

既然知识图谱可以看做是一个图（Graph），知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。

由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同，异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

2K60Raft知识图谱29940Python知识图谱本文图谱选自《全栈数据之门》一书。

? ? 武侠，是成人的童话。

江湖，是门派的斗争。

要想在江湖中闯出名号，称手的兵器很有必要。

数据科学已经开山立派，Python便在其中独领风骚。

下面是知识图谱（点击图片查看更加清晰） ?61830python知识图谱python学习图谱 http://lib.csdn.net/base/python/structure21710安全知识图谱｜知识图谱视角下的威胁评估本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第三篇——利用知识图谱助力攻击画像与威胁评估。

主要利用知识图谱表示学习技术，对攻击源或攻击行为进行威胁评估。

一. 知识图谱表示学习 在安全知识图谱的应用中，知识图谱表示学习具有关键作用。

知识图谱表示学习通过让机器尽可能全面地学习知识，从而表现出类似于人类的行为，同时采用知识图谱表示方法来表示知识。

安全知识图谱借鉴通用知识图谱的高效知识图谱表示方法，充分利用安全知识图谱中的知识，提升安全知识获取、融合和推理的性能。

近年来，基于知识图谱表示学习方法主要分为两种：基于结构的知识图谱表示学习方法和基于语义的表示学习方法。

随着知识图谱表示学习技术的不断发展，如何有效地获取全面的知识特征，更好地融合空间时间维度的知识图谱表示，同时避免知识的表示学习导致语义缺失的问题，成为此类研究的关键。

三.31310【知识图谱】知识图谱在贝壳找房的实践他们把用户的搜索意图分成了三种类型，好像有点道理，不过想想，对于知识图谱而言好像都是一样的，例如“砌体结构墙是什么”，把“砌体结构墙”作为一个实体，把定义作为它的一个属性，不就一样了？ 02事理图谱 其实没太看到文章提到的事理图谱和实体图谱有什么区别，幼儿园的属性，入学条件，优缺点等这些不都是可以作为节点的属性存在吗？那样不是就可以直接查到了？ 知识图谱这种图的结构，应该说本身就具有推理的潜力。

Dgraph和JanusGraph之后，选择了Dgraph；（网上有文章说，美团在重点对比了Dgraph和NebulaGraph之后，选择了NebulaGraph，可能这个选择是更加正确的选择） 他们使用知识图谱生成了房产经纪的话术套路44820Datawhale知识图谱组队学习Task1知识图谱介绍知识图谱的研究背景 定义 知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。

从领域上来说，知识图谱通常分为通用（领域无关）知识图谱和特定领域知识图谱： 通用知识图谱：通用知识图谱可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科知识库”，其中包含了大量的现实世界中的常识性知识，覆盖面极广 特定领域知识图谱：领域知识图谱又叫行业知识图谱或垂直知识图谱，通常面向某一特定领域，可看成是一个“基于语义技术的行业知识库”。

技术架构 下图给出了知识图谱技术的整体架构，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，同时也是知识图谱更新的过程。

这是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含3个阶段:信息抽取、知识融合以及知识加工。

? 知识图谱技术架构 怎么构建知识图谱 数据来源 业务本身的数据。

19510知识图谱—知识推理综述(一)在获取知识图谱的表示之后，我们就拥有了一部分的事实，而知识图谱的知识推理就是在基于已有的知识图谱的事实的基础上，推理出新的知识或者识别出知识图谱上已有知识的错误。

根据推理的两个作用，我们自然而然的可以想到两个下游的任务，第一个任务是知识图谱的补全，第二个任务是知识图谱的去噪，所谓知识图的去噪就是识别出知识图谱中的错误的三元组。

从知识图谱去噪的角度出发，在知识图谱上存在着大量的三元组，由于数量规模巨大，并且可能是知识图谱可能是自动构建起来的，这难免会让知识图谱中的三元组存在着一定的误差。

此时，我们就需要获知到当前知识图谱中的那些三元组是无效的。

然后将其从整个知识图谱中进行删除。

这就需要利用到知识图谱的推理技术。

总的来说，知识推理在知识图谱补全任务中关注的是扩充图谱。

而在知识图谱去噪任务中关注的是缩减知识图谱的规模，增加知识图谱的准确性。

实际上，相对于去噪任务而言，知识图谱补全的任务更加的常见。

7220知识图谱还是数据图谱？|清华AITime知识图谱的五次历史变革 知识工程不是今天才有的，很多人讲知识图谱、认知图谱，感觉是一个新词，因为直到2012年谷歌才提出“知识图谱”（KnowledgeGraph）的概念。

数据图谱？知识图谱？ 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。

现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上，是对个人了解以后生成的个性化推荐，知识图谱也可能有，也可能还没有认知这一层。

这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。

而关于知识图谱有了常识再加上推理和动态是否就是认知图谱的疑问，唐杰指出，认知图谱就是带有推理能力和自我意识的知识图谱，在此知识图谱可以理解为一个静态的图数据库，带推理的知识图谱中每个节点都是一个模型，这些节点能生成一些新的概念 不过这只是把图谱和推理杂糅起来了，即使如此，认知图谱肯定是知识图谱，图谱被扩充了，常识性的知识和推理的模型也被加进去了。

1K40点击加载更多腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。

支持抽取和融合异构数据，支持千亿级节点关系的存储和计算，支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法，拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……立即申请产品文档论文浅尝QuestionAnsweringoverFreebaseHike：AHybridHuman-MachineMethodforEntityAlignmentEffectiveDeepMemoryNetworksforRelationExtraction论文浅尝OpenworldKnowledgeGraphCompletionLearningwithNoise：SupervisedRelationExtraction云服务器测试服务WeTest文件存储命令行工具SSL证书社区专栏文章阅读清单互动问答技术沙龙技术快讯团队主页开发者手册腾讯云TI平台活动原创分享计划自媒体分享计划邀请作者入驻自荐上首页在线直播生态合作计划资源技术周刊社区标签开发者实验室关于视频介绍社区规范免责声明联系我们友情链接归档问题归档专栏文章归档快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册Section归档腾讯云开发者扫码关注腾讯云开发者领取腾讯云代金券热门产品域名注册云服务器区块链服务消息队列网络加速云数据库域名解析云存储视频直播热门推荐人脸识别腾讯会议企业云CDN加速视频通话图像分析MySQL数据库SSL证书语音识别更多推荐数据安全负载均衡短信文字识别云点播商标注册小程序开发网站监控数据迁移Copyright©2013-2022TencentCloud.AllRightsReserved.腾讯云版权所有京公网安备11010802017518粤B2-20090059-1扫描二维码扫码关注腾讯云开发者领取腾讯云代金券