从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
原创从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
原创
从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
1.简介
目标是包含百度百科、互动百科、中文wiki百科的知识，千万级实体数量和亿级别的关系数目。目前已完成百度百科和互动百科部分，其中百度百科词条4,190,390条，互动百科词条4,382,575条。转换为RDF格式得到三元组 128,596,018个。存入 neo4j中得到节点 16,498,370个，关系 56,371,456个，属性 61,967,517个。
项目码源见文末
* 知识存储
* [D2RQ 的使用](http://pelhans.com/2019/02/11/kg_from_0_note10/)
* [Jena 的使用](http://pelhans.com/2019/02/11/kg_from_0_note11/)
* 知识融合
* [Silk 实战](http://pelhans.com/2019/02/12/kg_from_0_note12/)
* KBQA
* [基于 REfO 的简单KBQA](http://pelhans.com/2018/09/03/kg_from_0_note3/)
* 语义搜索
* [基于elasticsearch 的简单语义搜索 支持实体检索、实体属性检索和条件检索](http://pelhans.com/2018/09/04/kg_from_0_note4/)2.获取数据
2.1 半结构化数据
半结构化数据从百度百科和互动百科获取，采用scrapy框架，目前电影领域和通用领域两类。
- 通用领域百科数据：百度百科词条4,190,390条，互动百科词条3,677,150条。爬取细节请见从零开始构建知识图谱（七）百科知识图谱构建（一）百度百科的知识抽取
- 电影领域: 百度百科包含电影22219部，演员13967人，互动百科包含电影13866部，演员5931 人。项目详细介绍请见从零开始构建知识图谱（一）半结构化数据的获取
2.2 非结构化数据
非结构化数据主要来源为微信公众号、虎嗅网新闻和百科内的非结构化文本。
微信公众号爬虫获取公众号发布文章的标题、发布时间、公众号名字、文章内容、文章引用来源，对应 ie/craw/weixin_spider。虎嗅网爬虫 获取虎嗅网新闻的标题、简述、作者、发布时间、新闻内容，对应 ie/craw/news_spider。
3. 非结构化文本的知识抽取
3.1 基于Deepdive的知识抽取
Deepdive是由斯坦福大学InfoLab实验室开发的一个开源知识抽取系统。它通过弱监督学习，从非结构化的文本中抽取结构化的关系数
据 。本次实战基于OpenKG上的支持中文的deepdive：斯坦福大学的开源知识抽取工具（三元组抽取），我们基于此，抽取电影领域的演员-电影关系。
详细介绍请见从零开始构建知识图谱（五）Deepdive抽取演员-电影间关系
3.2 神经网络关系抽取
利用自己的百科类图谱，构建远程监督数据集，并在OpenNRE上运行。最终生成的数据集包含关系事实18226，无关系(NA)实体对336 693，总计实体对354 919，用到了462个关系(包含NA)。
详细介绍请见从零开始构建知识图谱（九）百科知识图谱构建（三）神经网络关系抽取的数据集构建与实践
4.结构化数据到 RDF
结构化数据到RDF由两种主要方式，一个是通过direct mapping，另一个通过R2RML语言这种，基于R2RML语言的方式更为灵活，定制性强。对于R2RML有一些好用的工具，此处我们使用d2rq工具，它基于R2RML-KIT。
详细介绍请见从零开始构建知识图谱（二）数据库到 RDF及 Jena的访问
5.知识存储
5.1 将数据存入 Neo4j
图数据库是基于图论实现的一种新型NoSQL数据库。它的数据数据存储结构和数据的查询方式都是以图论为基础的。图论中图的节本元素为节点和边，对应于图数据库中的节点和关系。我们将上面获得的数据存到 Neo4j中。
百科类图谱请见：从零开始构建知识图谱（八）百科知识图谱构建（二）将数据存进neo4j
电影领域的请见从零开始构建知识图谱（六）将数据存进Neo4j
6.KBQA
6.1 基于 REfO 的简单KBQA
基于浙江大学在openKG上提供的 基于 REfO 的 KBQA 实现及示例,在自己的知识图谱上实现简单的知识问答系统。
详细介绍请见从零开始构建知识图谱（三）基于REfO的简单知识问答
- 示例
语义搜索
基于elasticsearch 的简单语义搜索
本项目是对浙大的 基于elasticsearch的KBQA实现及示例 的简化版本，并在自己的数据库上做了实现。
详细介绍请见从零开始构建知识图谱(四)基于ES的简单语义搜索
- 示例
项目码源见文末
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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