知识图谱三元组（知识图谱三元组抽取）

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本文目录一览：

• 1、知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式
• 2、知识图谱（一）
• 3、知识图谱中的 三元组 是什么意思
• 4、知识图谱的基本组成单位是

知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形式

知识图谱中的三元组遵从一种三阶谓词逻辑的表达形拍茄旁式。（对）

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

发展由来：

具体来说，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的袭橡现代理论。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍纳简属研究的起步阶段。

知识图谱（一）

知识图谱技术是人工智能的重要组成部分，其研究的是对人类知识的获取、表示、推理、应用等技术。知识图谱于2012年5月17日被Google正式提出，其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。知识图谱代表的是人工智能认知层面的问题，而深度学习很大程度上处理感知层面的问题，未来的技术大趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动的结合，推动人工智能的发展。

1.1 知识图谱的定义

在维基百科的官方词条中:知识图谱是Google用于增强其搜索引擎功能的知识库 。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指誉和各种大规模的知识库。

三元组是知识图谱的一种通用表示方式，即 G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,……,e|E|}是知识库中庆毁盯的

实体集合，共包含|E|种不同实体;R={r,r,……,r } 12 |E|是知识库中的关系集合，共包含 | R | 种不同关系; S ⊆ E × R × E 代表知识库中的三元组集合。三元组 的基本形式主要包括实体1、关余薯系、实体2和概念、属性、属性值等，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。概念主要指集合、 类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等; 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，例如中国、1988-09-08等

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知识图谱中的 三元组 是什么意思

举个例子，盐湖-矿藏-氯化钠（盐）XYZ，也就是盐湖是个拥有氯化钠的矿藏，三个要素穿插关联。

知识图谱的基本组成单位是

知识图谱的基本组成单位是实体-关系-实体，以及实体-属性-性值的三元组。把单个网页的某些内容当作实体，在这些内容间建立概念的链接困裂薯关系，源孝就能够以最小的代价将信息组织起来，以图形化的方汪者式给用户呈现经过分类整理结构化的内容，以减少人工搜索的时间。

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