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。
知识图谱数据集基于关系型数据库的分类
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:
- 数据集中的记录之间是否存在依赖关系?
- 数据集中记录的顺序是否是有意义的?
- 数据集中记录的属性值是否可以确定?
知识图谱数据集基于视频和音频的分类
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。
知识图谱数据集基于文本和图像的分类
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。