知识图谱基本概念

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。其基本组成单位是“实体 关系 实体”三元组，以及实体及其相关属性值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。

元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2 和概念、属性、属性值等，

 

 

实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等；

属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数，例如国籍、生日等；

属性值主要指对象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等。

每个实体(概念的外延)可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对(attribute-value pair，AVP)可用来刻画实体的内在特性，而关系可用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。

总结一下知识图谱包含三层含义：

1. 知识图谱本身是一个具有属性的实体通过关系链接而成的网状知识库．从图的角度来看，知识图谱在本质上是一种概念网络，其中的节点表示物理世界的实体（或概念），而实体间的各种语义关系则构成网络中的边．由此，知识图谱是对物理世界的一种符号表达 .
2. 知识图谱的研究价值在于，它是构建在当前Ｗeb基础之上的一层覆盖网络（overlay network），借助知识图谱，能够在Ｗｅｂ网页之上建立概念间的链接关系，从而以最小的代价将互联网中积累的信息组织起来，成为可以被利用的知识。
3. 知识图谱的应用价值在于，它能够改变现有的信息检索方式，一方面通过推理实现概念检索（相对于现有的字符串模糊匹配方式而言）；另一方面以图形化方式向用户展示经过分类整理的结构化知识，从而使人们从人工过滤网页寻找答案的模式中解脱出来。

 

知识图谱架构主要部分：

• 知识抽取（包括实体抽取、关系抽取以及属性抽取等）
• 知识融合（包括实体消岐等）
• 知识加工（包括本体构架、知识推理等）
• 知识更新

 

知识图谱基本结构单元：

RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。

它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。

RDF形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句（statement），知识图谱中我们也称其为一条知识

 

 

 RDF由节点和边组成，节点表示实体/资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。

 

RDF序列化存储------------------RDF数据库存储

1. RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据。之所以提出这个方法，是因为XML的技术比较成熟，有许多现成的工具来存储和解析XML。然而，对于RDF来说，XML的格式太冗长，也不便于阅读，通常我们不会使用这种方式来处理RDF数据。
2. N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱DBpedia通常是用这种格式来发布数据的。
3. Turtle, 应该是使用得最多的一种RDF序列化方式了。它比RDF/XML紧凑，且可读性比N-Triples好。
4. RDFa, 即“The Resource Description Framework in Attributes”，是HTML5的一个扩展，在不改变任何显示效果的情况下，让网站构建者能够在页面中标记实体，像人物、地点、时间、评论等等。也就是说，将RDF数据嵌入到网页中，搜索引擎能够更好的解析非结构化页面，获取一些有用的结构化信息。读者可以去这个页面感受一下RDFa，其直观展示了普通用户看到的页面，浏览器看到的页面和搜索引擎解析出来的结构化信息。
5. JSON-LD，即“JSON for Linking Data”，用键值对的方式来存储RDF数据

 

同一个实体拥有多个属性（数据属性）或关系（对象属性），我们可以只用一个subject来表示，使其更紧凑。

@prefix person: <http://www.kg.com/person/> .
@prefix place: <http://www.kg.com/place/> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .

person:1 :chineseName "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string;
         :career "足球运动员"^^string;
         :fullName "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string;
         :birthDate "1976-09-18"^^date;
         :height "180"^^int;
         :weight "98"^^int;
         :nationality "巴西"^^string; 
         :hasBirthPlace place:10086.
place:10086 :address "里约热内卢"^^string;
            :coordinate "-22.908333, -43.196389"^^string.

RDF的表达能力

       RDF的表达能力有限，无法区分类和对象，也无法定义和描述类的关系/属性。我的理解是，RDF是对具体事物的描述，缺乏抽象能力，无法对同一个类别的事物进行定义和描述。就以罗纳尔多这个知识图为例，RDF能够表达罗纳尔多和里约热内卢这两个实体具有哪些属性，以及它们之间的关系。但如果我们想定义罗纳尔多是人，里约热内卢是地点，并且人具有哪些属性，地点具有哪些属性，人和地点之间存在哪些关系，这个时候RDF就表示无能为力了。不论是在智能的概念上，还是在现实的应用当中，这种泛化抽象能力都是相当重要的；同时，这也是知识图谱本身十分强调的。RDFS和OWL这两种技术或者说模式语言/本体语言（schema/ontology language）解决了RDF表达能力有限的困境。

轻量级的模式语言——RDFS

RDFS，即“Resource Description Framework Schema”，是最基础的模式语言。

介绍RDFS几个比较重要、常用的词汇：

    1. rdfs:Class. 用于定义类。

    2. rdfs:domain. 用于表示该属性属于哪个类别。

    3. rdfs:range. 用于描述该属性的取值类型。

    4. rdfs:subClassOf. 用于描述该类的父类。比如，我们可以定义一个运动员类，声明该类是人的子类。

    5. rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性。比如，我们可以定义一个名称属性，声明中文名称和全名是名称的子类。

        其实rdf:Property和rdf:type也是RDFS的词汇，因为RDFS本质上就是RDF词汇的一个扩展。

 

 

 

RDFS的扩展——OWL

        上面我们提到，RDFS本质上是RDF词汇的一个扩展。后来人们发现RDFS的表达能力还是相当有限，因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS的一个扩展，其添加了额外的预定义词汇。

       OWL，即“Web Ontology Language”，语义网技术栈的核心之一。OWL有两个主要的功能：

          1. 提供快速、灵活的数据建模能力。

          2. 高效的自动推理。

介绍一下常用的词汇：

描述属性特征的词汇

  1. owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。

  2. owl:SymmetricProperty. 表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。

  3. owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。 例如，我们定义“母亲”是具有唯一性的属性，若A的母亲是B，在其他地方我们得知A的母亲是C，那么B和C指的是同一个人。

  4. owl:inverseOf. 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。

本体映射词汇（Ontology Mapping）

1. owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。

2. owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。

3. owl:sameAs. 表示两个实体是同一个实体。

 

标签：知识,RDFS,图谱,实体,RDF,基本概念,属性
来源： https://www.cnblogs.com/pass-ion/p/15722707.html