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    DIGITAL SERVICE服務外包(BPO)

    知識加工服務
     
     
    1、基于知識圖譜的知識加工
    2012年5月,Google推出Google知識圖譜(Google Knowledge Graph),并利用其在搜索引擎中增強搜索結果。這是“知識圖譜”名稱的由來,也標志著大規模知識圖譜在互聯網語義搜索中的成功應用。
    知識圖譜(Knowledge Graph)旨在描述客觀世界的概念、實體、事件及其之間的關系。知識圖譜的具體實現包括本體定義規范、知識表示方案、知識的存儲管理、知識抽取方案、知識展示方式等幾方面。
    2、建設步驟
     
     
    3、本體定義規范
    ● 實體類型定義
       歷史人物屬性定義
       歷史事件屬性定義
       地點屬性定義
       職位屬性定義
       組織機構屬性定義
    ● 關系定義
       相同實體類型間關系
       不同實體類型間關系
    4、知識表示方案
    基于RDF(Resource Description Framework)來構建知識圖譜。根據RDF的規范,每一條知識將被表示為一個三元組。
    ● 屬性三元組,即(實體,屬性名,屬性值)
    ● 關系三元組,即(實體,關系,實體)
    5、知識加工方案
    ● 知識抽取有人工抽取和軟件自動抽?。ɑ谝巹t的抽取和基于機器學習的抽?。﹥煞N方式。
    ● 知識抽取的流程


     
    6、知識標引


     
    7、主題詞表構建
    每個主題詞條目由主題詞和參照系統組成,參照系統主要包括Y(用)、D(代)、S(屬)、F(分)、C(參)、Z(族),分別表示主題詞之間的等同關系、等級關系和相關關系等。
    8、知識可視化


     
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