摘要：
主要分为几个部分： NER+消歧，NERC+CRF，POS Tagging+HMM+实例提取，事实提取+信息提取+马尔科夫逻辑，语义网+可决定性，数据安全。 NER+消歧： NER目的：找entity名字 NER的两种方式：字典，正则 字典分为两类：传统字典和TRIE，传统字典慢，TRIE是单词树， 阅读全文
摘要：
hacker可以做的事情，什么样的密码不好，什么样的密码好，如何保护密码，加密的方法，DICE和RSA的具体算法 阅读全文
摘要：
总结：这个章节随他而去吧 可决定问题：可以回答yes或no的问题 不可决定问题：不能回答yes或no的问题 例如：这个程序是否能停止 Entscheidungs problem：半决定问题 FOL是不可决定问题 阅读全文
摘要：
关于URI的构成，命名空间，命名空间prefix，curie，turtle，关于RDFa 阅读全文
摘要：
马尔科夫你需要知道这么几个点：
第一个是要知道如何形成马尔科夫随机场的条件，就是当有多个随机变量满足：Xi只由他的邻居决定，至于邻居是可以形成无向图，邻居是点，邻居和邻居的连线是边。
第二个要清楚的是Hammersley-Clifford-Theorem形成的条件，很容易，是说马尔科夫随机场里面的P都大于0的时候，这个也叫作矢量化，在CRF里面有提到，也就是当P大于0的时候，x也就是一条一条的rules，当他们成立的时候的概率等于势函数的乘积。
第三个要知道MRF和rules有什么关系，为什么要在这里运用MRF，MRF是可以计算所有KB的权重不同的时候的概率，概率是怎么算的呢，在第二条我讲过了，就是当rules成立的时候势函数的乘积，但是在计算KB的总权重时，并不是每个rules都会成立，我们根据式子，可以知道P是是函数的乘积，势函数是e的权重次方，e是单调递增函数，所以权重越大，那么势函数越大，那么P就越大，当权重最大的时候，也就是rules都成立的时候，就是KB权重最大的时候。 阅读全文