知识图谱

To Do Task：

  • 知识的模式具体是什么？如何定义？如果以医疗健康为demo，如何定义？
  • 关系抽取是如何实现的？
  • 以消化系统疾病为demo，如何找到尽可能多的相关实体？

Process (to be updated)：

Framework

图谱示例

  • 医疗知识图谱系统
  • 图谱组成：由模式图、数据图组成。
    • 模式图：对人类知识领域的概念层面进行描述，强调概念及概念关系的形式化表达，模式图中节点是概念实体，边是概念间的语义关系，如 part-of。
    • 数据图：对物理世界层面进行描述，强调一系列客观事实。数据图中的节点有两类，一是模式图中的概念对应的实体，二是描述性字符串，数据图中的边是具体事实的语义描述。
  • 知识图谱基本要素
    • 概念：概念的含义比实体的含义更加抽象，是比较普遍的想法、观念或充当命名实体、事件或关系的范畴或一类的实体。比如，城市是一个概念，而深圳应该作为一个实体。
    • 实体：是指具有可区别性且独立存在的某种事物(有点像面向对象编程里的Object)。如某一种动物、某一个城市、某一种水果、某一类商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
    • 关系：用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。形式化为一个函数，它把kk个点映射到一个布尔值。在知识图谱上，关系则是一个把kk个图节点(实体、语义类、属性值)映射到布尔值的函数。
    • 属性：主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数，例如国籍、生日等。
    • 属性值：主要指对象指定属性的值，例如国籍对应的“中国”、生日对应1988-09-08等。每个属性-属性值对可用来刻画实体的内在特性。
  • 模式图和数据图之间的关系
        指数据图的实例与模式图的概念之间的对应，或者说模式图是数据图的模具。
顶层结构图 结构图 结构图

构建过程

  • 构建过程
  • 知识抽取
    • 实体识别
    • 关系抽取
          医学实体关系抽取归结为两类：a）同类型医学实体层级关系抽取，如疾病的“肠胃病-慢性胃炎”等；b）不同类型关系抽取，如“疾病-症状”等。
    • 属性抽取
          属性抽取是指对属性和属性值对（ attribute-value pair，AVP）的抽取，其中属性的抽取是指为医学实体构造属性列表，如药品的属性包括适应症、禁忌症等。
  • 知识融合
        知识融合是高层次的知识组织，使不同来源的知识在同一框架规范下进行数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤，目的是解决知识复用的问题，增强知识库内部的逻辑性和表达能力。
    • 实体对齐( entity alignment)
          也称为实体匹配或实体解析， 是判断相同或不同数据集中的2个实体是否指向真实世界同一对象的过程．
    • 实体链接( entity linking)
          指从文本中抽取得到的实体对象， 将其链接到知识图谱中对应的正确实体对象的操作．
  • 知识存储

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