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知识图谱学习教程

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一、基础知识

知识图谱基础 之 一.知识图谱基本概念
知识图谱基础 之 二.知识表示与知识建模
知识图谱基础 之 三.知识抽取
知识图谱基础 之 四.知识挖掘
知识图谱基础 之 五.知识存储
知识图谱基础 之 六.知识融合
知识图谱基础 之 七.知识推理
知识图谱基础 之 八.语义搜索
知识图谱基础 之 九.知识问答

二、论文方面(构建理论)

论文主要推荐两篇文章

  1. 清华大学杨玉基的“一种准确而高效的领域知识图谱构建方法”。讲述了怎么通过4步进行半自动话的构建领域知识图谱,参考价值极大,步骤清晰。

  2. 华东理工大学胡芳槐的博士论文“基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究”,这篇文章讲了怎么通过多数据源去构建通用知识图谱和行业知识图谱,比较详细的介绍了一些构建技术,具备一定参考价值。

三、博客方面(构建实战)

  1. 《从零开始学习知识图谱》系列文章,通过实战码代码,一步一步教你怎么构建一个电影领域知识图谱及百科知识图谱。
    从零开始学习知识图谱(一):电影知识图谱构建 1.半结构化数据的获取
    从零开始学习知识图谱(二):电影知识图谱构建 2.结构化数据到RDF以及基于Apache jena交互
    从零开始学习知识图谱(三):电影知识图谱构建 3.基于REfO的简单知识问答
    从零开始学习知识图谱(四):电影知识图谱构建 4.基于ElasticSearch的简单语义搜索
    从零开始学习知识图谱(五):电影知识图谱构建 5.基于Deepdive非结构化文本关系抽取
    从零开始学习知识图谱(六):电影知识图谱构建 6.将关系型数据存入图数据库Neo4j
    从零开始学习知识图谱(七):百科知识图谱构建 1.百科类知识抽取
    从零开始学习知识图谱(八):百科知识图谱构建 2.数据清洗及存入图数据库Neo4j
    从零开始学习知识图谱(九):百科知识图谱构建 3.基于TensorFlow神经网络关系抽取的数据集构建(使用OpenNRE)
    从零开始学习知识图谱(十):百科知识图谱构建 4.结构化数据到RDF
    从零开始学习知识图谱(十一):百科知识图谱构建 5.Jena使用及SPARQL查询
    从零开始学习知识图谱(十二):百科知识图谱构建 6.基于Silk知识融合
    从零开始学习知识图谱(十三):百科知识图谱构建 7.基于Silk批量知识融合

  2. 徐阿衡的文章,主要讲知识图谱构建流程,比较清晰。
    项目实战–知识图谱初探

  3. 浙江大学SimmerChan的《实践篇》系列文章,和《从零开始构建知识图谱》一起看,互补,具有参考价值。
    实践篇(一):数据准备和本体建模
    实践篇(二):关系数据库到RDF
    实践篇(三):D2RQ SPARQL endpoint与两种交互方式
    实践篇(四):Apache jena SPARQL endpoint及推理
    实践篇(五):KBQA Demo

四、视频资源

  1. 张子良的知识图谱实战,有两篇,一篇讲通用技术《 知识图谱开发实战》,一篇结合汽车领域进行实操《知识图谱完整项目实战》

  2. 王昊奋的知识图谱讲义(这个主要讲一些知识图谱构建流程中的一些技术,实际参考意义不大,但是可以帮助你大概了解一些知识图谱,主要是讲得比较难,不适合新手研读)。

五、开源资源

开源知识图谱项目 https://github.com/search?q=knowledge+graph

具有代表性的项目:

  1. 农业知识图谱
  2. 医疗知识图谱与自动问答
  3. 知识图谱车音工作项目

六、技术地图

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