知识图谱数据集的不同分类

知识图谱中包含大量的数据源，例如：本体、文本、图像、视频等等，在知识图谱构建过程中，如何对数据进行分类，是我们需要首先考虑的问题。那么今天我们一起来看看不同类型的知识图谱数据集如何进行分类，它们分别适用于哪些场景。

知识图谱数据集基于本体的分类

基于本体的数据集是指将数据集中的概念用本体描述，我们可以通过抽取概念，然后根据概念之间的关系来构建知识图谱。

例如：“百度百科词条”、“百度百科问答”等，我们可以将其转化为本体，然后利用本体中的概念、关系和属性来构建知识图谱。基于本体的知识图谱数据集适用于对概念关系较为简单的场景。

关系型数据库是指数据集中的记录以字段的形式存储，且记录之间存在依赖关系，例如：用户名和密码之间存在一种对应关系。由于数据库是关系型的，所以我们可以通过基于数据库的分类来对数据集进行分类。

在基于关系型数据库分类时，我们需要考虑以下几点：

与文本相似，基于视频和音频的分类也是一个比较小众的分类方式，但是却能给我们带来很多的启发。例如：一个视频中出现了两个人，那么这个视频就可以被认为是一段视频，而每一个人都有可能是这个视频的主人公，所以基于视频的分类也能为我们提供很多新的信息。

基于文本和图像的分类可以分为三大类：图像识别、文本分类和图像内容抽取。图像识别是指将图像识别为不同的类别，比如人、动物、植物等，应用于视频内容分析。文本分类则是根据文本的内容来进行分类，比如小说、新闻等。图像内容抽取是将图片中的实体抽取出来，比如人物、地点、时间等。

在实际使用知识图谱数据集时，可以根据不同的场景选择不同类型的数据集，例如：如果是针对大规模文本数据集，可以选用标注完整度高，包含实体种类多的数据集。例如：中国科学院文献情报的 CNKI数据库、维普中文科技期刊数据库（简称维普数据库）等。

悦数图数据库可以基于多种数据格式实现数据获取、图谱构建和管理，通过引入丰富优良的图算法能力，直观呈现各国垂直领域的知识图谱，并输入到上层实现智能问答、搜索推荐等应用。