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典型的知识库/链接数据/知识图谱项目

时间:2020-04-17 22:15来源:网络整理 作者:管理员 点击:

从人工智能的概念被提出开始,构建大规模的知识库一直都是人工智能、自然语言理解等领域的核心任务之一。下面首先分别介绍了早期的知识项目和以互联网为基础构建的新一代知识库项目。并单独介绍了典型的中文知识图谱项目。

1. 早期的知识库项目

Cyc : Cyc是持续时间最久,影响范围较广,争议也较多的知识库项目。Cyc是在1984年由Douglas Lenat开始创建。最初的目标是要建立人类最大的常识知识库。典型的常识知识如”Every tree is a plant” ,”Plants die eventually”等。Cyc知识库主要由术语Terms和断言Assertions组成。Terms包含概念、关系和实体的定义。Assertions用来建立Terms之间的关系,这既包括事实Fact描述,也包含规则Rule的描述。最新的Cyc知识库已经包含有50万条Terms和700万条Assertions。 Cyc的主要特点是基于形式化的知识表示方法来刻画知识。形式化的优势是可以支持复杂的推理。但过于形式化也导致知识库的扩展性和应用的灵活性不够。Cyc提供开放版本OpenCyc。

WordNet:WordNet是最著名的词典知识库,主要用于词义消歧。WordNet由普林斯顿大学认识科学实验室从1985年开始开发。WordNet主要定义了名词、动词、形容词和副词之间的语义关系。例如名词之间的上下位关系(如:“猫科动物”是“猫”的上位词),动词之间的蕴含关系(如:“打鼾”蕴含着“睡眠”)等。WordNet3.0已经包含超过15万个词和20万个语义关系。

ConceptNet:ConceptNet是常识知识库。最早源于MIT媒体实验室的Open Mind Common Sense (OMCS)项目。OMCS项目是由著名人工智能专家Marvin Minsky于1999年建议创立。ConceptNet主要依靠互联网众包、专家创建和游戏三种方法来构建。ConceptNet知识库以三元组形式的关系型知识构成。ConceptNet5版本已经包含有2800万关系描述。与Cyc相比,ConceptNet采用了非形式化、更加接近自然语言的描述,而不是像Cyc那样采用形式化的谓词逻辑。与链接数据和谷歌知识图谱相比,ConceptNet比较侧重于词与词之间的关系。从这个角度看,ConceptNet更加接近于WordNet,但是又比WordNet包含的关系类型多。此外,ConceptNet完全免费开放,并支持多种语言。

2. 语义网与知识图谱

互联网的发展为知识工程提供了新的机遇。在一定程度上,是互联网的出现帮助突破了传统知识工程在知识获取方面的瓶颈。从1998年Tim Berners Lee提出语义网至今,涌现出大量以互联网资源为基础的新一代知识库。这类知识库的构建方法可以分为三类:互联网众包、专家协作和互联网挖掘。

(责任编辑:admin)
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