知识图谱 难点
知识抽取、
知识融合、
知识消歧、
知识推理、
知识存储、
知识入库、
知识检索
- 知识获取 是获取外部数据的方式，包括爬虫和实时入库的技术方法；
- 知识抽取 是对三元组进行知识的抽取，包括实体抽取、关系抽取和属性的抽取；
- 知识融合 就是在抽取出来之后，存在很多的数据冗余和噪声，要去做实体的消歧，数据的整合；
- 知识存储 实际是要构建一个三元组RDF的数据结构，如果把所有的顶点和边构造出来之后，要对他进行图数据库的存储；
- 知识推理 如果要做一些深层次的知识问答，就要做很多的训练，无论有监督的还是半监督的；
- 知识建模 更多的是去理解语义，涉及到属性的映射，实体的连接；
- 知识发现 两大主要的应用是知识的检索和知识的问答。这些构建了知识图谱的实现层。
