学习笔记 - 知识图谱的符号表示方法

学习笔记 - 知识图谱的符号表示方法

说明：

  • 首次发表日期：2024-09-13
  • 个人阅读学习并摘录成笔记

知识表示的相关名词定义

以下内容摘录自 Knowledge Graphs Applied 2.3小节，然后AI翻译+人工润色。

  • 实体（Entities）---表示知识的核心概念，其他所有东西都是围绕其构建的。
    • 实体可以是物理实体（如化合物、疾病、患者、地点），也可以是抽象实体（如想法（idea）、情绪（sentiments）等概念）。
      实体可以具有不同的属性，如人名、城市的地理位置等。它们是知识库中的“一级公民”，因为它们代表了整个知识库创建的原子信息（atomic information）。
  • 关系（Relationships）—定义实体之间的关系。例如，一个城市属于某个地区，一个基因编码一种蛋白质，一种疾病有某些症状等。关系可以具有属性，如日期、描述、概率等。
  • 本体（Ontologies）---定义特定领域的知识中存在的实体和关系类型，以及他们拥有的属性。
    例如，通过本体论和分类法（taxonomies），你可以定义实体的层级表示（hierarchical representation）（如医疗或教育机构），或者定义其属性（如一个组织必须有一个创始人、一个地址和一个伦理政策）。你可以确定这些属性的基数（Cardinality）（如一个组织可以有多个创始人和地址，但必须有一个唯一的伦理政策），或者定义组织内关系的性质（如传递性（transitivity），这意味着你的老板的老板也是你的老板）。
  • 目标和效用（Goals and utilities）---定义世界期望的和不期望的状态和代理的状态（states of agents）。在我们的医疗系统中，这些可能是身体的温度的降低（期望结果）或升高（不期望结果），患者运动功能的改善，红斑减少，血氧饱和度提升，等等。
  • 策略、控制规则和启发（Policies, control rules, and heuristics）---规定行动方式（Prescribe ways of acting）。例如，在开处方前检查患者是否对对乙酰氨基酚过敏，询问患者是否服用了化合物\(X\)，因为它可能影响化合物\(Y\)的效力等。

属性图

以下内容摘录自知识图谱导论 2.3.2小节。

属性图是图数据库Neo4J实现的图结构表示模型。

在属性图的术语中，属性图是由顶点（Vertex）​、边（Edge）​、标签（Label）​、关系类型和属性（Property）组成的有向图。

顶点（Vertex）也称为节点（Node）​，边（Edge）也称为关系（Relationship）​。

在属性图中，节点（Vertex/Node）和关系边（Edge/Relationship）是最重要的表达要素。节点上包含属性，属性可以以任何键值形式存在。

关系边（Edge/Relationship）连接节点（Vertex/Node），每条关系边都有拥有一个方向、一个标签、一个开始节点和一个结束节点。

关系边的方向的标签使得属性图具有语义化特征。和节点一样，关系边也可以有属性，即边属性，可以通过在关系边上增加属性给图算法提供有关边的元信息，如创建时间等。此外还可以通过边属性为边增加权重和特性等其他额外语义，如下图所示。

相关资源

RDF

RDF Schema

R2RML: RDB to RDF Mapping Language

将数据库的数据映射到我们自己定义的本体上

D2RQ

将关系型数据库（如MySQL）转换为RDF

SPARQL

Turtle （Terse RDF Triple Language）

OWL 2

Protégé： ontology编辑器

Apache Jena （知识推理）

posted @ 2024-09-13 13:13  shizidushu  阅读(50)  评论(0)  编辑  收藏  举报