知识图谱是什么?有哪些应用价值
【1】能用html+css把页面做出来,能用js实现动态效果。
【2】在1的基础上保证浏览器兼容性。
【3】在2的基础上开始出现代码洁癖,代码会逐渐趋向于简洁高效
【4】在3的基础上开始关注语义性、可用性和可重用性
【5】在4的基础上开始关注页面性能
【6】在5的基础上开始费劲脑汁的去寻思怎么能把开发效率也提升上来
怎么利用知识图谱构建智能问答系统
虚拟客服机器人。例子:10086机器人回复,可以智能语义分析用户发送的问题,如“我想充话费”,用户(我)需要(想)话费业务(充话费),然后机器人就会自动回复你话费业务的套餐供你选择。智能知识图谱。像google知识图谱一样,知识图谱是为了构建知识信息之间的联系,并且帮助语义分析,自然语言处理。怎样完善这个模型?当然是把所有的实体,和实体之间的关系映射全部总结出来(自动或人工),构建:”术语-同义词-概念-分类层次-关系-公理“图谱越丰富,机器人越智能。
知识图谱主要是做什么的?
知识图谱是以框图的形式按一定的逻辑关系把相关知识点联系起来,一方面看现有知识图谱,更好复习知识内容,另一方面自己画知识图谱,整理自己的知识。
如何构建知识图谱
自己建吗可以下载图谱软件构建
http://www.cnblogs.com/R0b1n/p/5224065.html可以参考一下这个
SPSS: 大型统计分析软件,商用软件。具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形绘制等功能。常用于多元统计分析、数据挖掘和数据可视化。
Bibexcel: 瑞典科学计量学家Persoon开发的科学计量学软件,用于科学研究免费软件。具有文献计量分析、引文分析、共引分析、耦合分析、聚类分析和数据可视化等功能。可用于分析ISI的SCI、SSCI和AHCI文献数据库。
HistCite: Eugene Garfield等人于2001年开发的科学文献引文链接分析和可视化系统,免费软件。可对ISI的SCI、SSCI和SAHCI等文献数据库的引文数据进行计量分析,生成文献、作者和期刊的引文矩阵和实时动态引文编年图。直观的反映文献之间的引用关系、主题的宗谱关系、作者历史传承关系、科学知识发展演进等。
CiteSpace: 陈超美博士开发的专门用于科学知识图谱绘制的免费软件。国内使用最多知识图谱绘制软件。可用于追踪研究领域热点和发展趋势,了解研究领域的研究前沿及演进关键路径,重要的文献、作者及机构。可用于对ISI、CSSCI和CNKI等多种文献数据库进行分析。
TDA: Thomson Data Analyzer(TDA)是Thomson集团基于VantagePoint开发文献分析工具。商用软件。具有去重、分段等数据预处理功能;可形成共现矩阵、因子矩阵等多种分析矩阵;可使用Pearson、Cosine等多种算法进行数据标准化;可进行知识图谱可视化展示。
Sci2 Tools: 印第安纳大学开发的用于研究科学结构的模块化工具可从时间、空间、主题、网络分析和可视化等多角度,分析个体、局部和整体水平的知识单元。
ColPalRed: Gradnada大学开发的共词单元文献分析软件。商用软件。结构分析,在主题网络中展现知识(词语及其关系);战略分析,通过中心度和密度,在主题网络中为主题定位;动态分析,分析主题网络演变,鉴定主题路径和分支。
Leydesdorff: 系类软件。阿姆斯特丹大学Leydesdorff开发的这对文献计量的小程序集合。处理共词分析、耦合分析、共引分析等知识单元体系。使用“层叠图”实现可视化知识的静态布局和动态变化。
Word Smith: 词频分析软件。可将文本中单词出现频率排序和找出单词的搭配词组。
NWB Tools: 印第安纳大学开发的对大规模知识网络进行建模、分析和可视化工具. 数据预处理;构建共引、共词、耦合等多种网络;可用多种方法进行网络分析;可进行可视化展示.
Ucinet NetDraw: Ucinet是社会网络分析工具。包括网络可视化工具Net Draw。用于处理多种关系数据,可通过节点属性对节点的颜色、形状和大小等进行设置。用于社交网络分析和网络可视化。
Pajek: 来自斯洛文尼亚的分析大型网络的社会网络分析免费软件。Pajek基于图论、网络分析和可视化技术,主要用于大型网络分解,网络关系展示,科研作者合作网络图谱的绘制。
VOSviewer: 荷兰莱顿大学开发的文献可视化分析工具。使用基于VOS聚类技术技术实现知识单元可视化工具。突出特点可视化能力强,适合于大规模样本数据。四种视图浏览:标签视图、密度视图、聚类视图和分散视图。
[4]陈悦, 刘则渊, 陈劲等. 科学知识图谱的发展历程[J]. 科学学研究, 2008, (03): 449-460.
[5]Shiffrin, R.M., and Katy Börner. Mapping Knowledge Domains[C]. Proc. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America pp. 5183-5185.
[6]Börner, K., Chen, C.和Boyack, K.W. Visualizing knowledge domains[J]. Annual review of information science and technology, 2003, 37, (1): 179-255.
[7]CM, C. CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2006, 57, (3): 359-377.
[8]陈悦和刘则渊. 悄然兴起的科学知识图谱[J]. 科学学研究, 2005, (02): 149-154.
[9]邱均平. 信息计量学[M]. (武汉大学出版社, 2007. 2007).
[10]沙勇忠和牛春华. 信息分析[M]. (科学出版社, 2009. 2009).
[11]塞沃尔, 建军和煦. 链接分析: 信息科学的研究方法[M]. (东南大学出版社, 2009. 2009).
[12]Egghe, L.和Rousseau, R. Introduction to informetrics: Quantitative methods in library, documentation and information science[J]. 1990
[13]韩家炜, 坎伯, 裴健等. 数据挖掘: 概念与技术[M]. (机械工业出版社, 2007. 2007).
[14]Wasserman, S. Social network analysis: Methods and applications[M]. (Cambridge university press, 1994. 1994).
[15]Persson, O., R. Danell, J. Wiborg Schneider. How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis[C]. Proc. International Society for Scientometrics and Informetrics., Leuven, Belgium2009 pp. 9–24.
[16]Yang, Y., Akers, L., Klose, T.等. Text mining and visualization tools–impressions of emerging capabilities[J]. World Patent Information, 2008, 30, (4): 280-293.
[17]Börner, K., Huang, W., Linnemeier, M.等. Rete-netzwerk-red: analyzing and visualizing scholarly networks using the Network Workbench Tool[J]. Scientometrics, 2010, 83, (3): 863-876.
[18]廖胜姣. 科学知识图谱绘制工具:SPSS和TDA的比较研究[J]. 图书馆学研究, 2011, (05): 46-49.
[19]Scott, M. WordSmith tools[M]. (Oxford: Oxford University Press, 1996. 1996).
[20]Batagelj, V.和Mrvar, A. Pajek - Program for Large Network Analysis[M]. (1998. 1998).
[21]Borgatti, S.P., Everett, M.G.和Freeman, L.C. Ucinet for Windows: Software for social network analysis[J]. 2002
[22]Van Eck, N.J.和Waltman, L. VOSviewer: A computer program for bibliometric mapping[J]. 2009
有没有知识图谱自动化的构建工具?
知识图谱构建工具_自动构建知识图谱 由于谷歌提出了“知识图谱”的概念,因此,很多人开始关注“知识图谱”。但如何构建“知识图谱”,尤其是如何自动构建知识图谱,却鲜有详细介绍。
知识图谱用到了哪些技术?
知识图谱从字面上看,可以拆分为知识+图谱,是指将需要的知识数据(结构化或非结构化数据)以图谱的形式进行展示,这种简单的过程也是知识图谱的构建过程。
就是ai的一种
什么是知识图谱
知识图谱,是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。