检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:叶宏彬 张宁豫 陈华钧[1,2] 邓淑敏 毕祯 陈想 YE Hongbin;ZHANG Ningyu;CHEN Huajun;DENG Shumin;BI Zhen;CHEN Xiang(AZFT Joint Lab for Knowledge Engine,Zhejiang University,Hangzhou,Zhejiang 310007,China;Hangzhou Innovation Center,Zhejiang University,Hangzhou,Zhejiang 310007,China)
机构地区:[1]浙江大学AZFT知识引擎实验室,浙江杭州310007 [2]浙江大学杭州国际科创中心,浙江杭州310007
出 处:《中文信息学报》2023年第1期46-53,共8页Journal of Chinese Information Processing
基 金:国家自然科学基金(91846204,U19B2027)。
摘 要:知识图谱是通过符号形式描述世界万物的实体及其之间的关联关系,是一种具备强大知识处理能力的大规模语义网络。概念知识图谱是一种特殊的知识图谱,在语义搜索、自动问答等场景具有广泛的应用价值。之前的概念图谱较难覆盖长尾实体,且存在概念粒度较粗和更新困难等问题。针对这些问题,该文提出了一种全新的自动化概念图谱构建方法,能够自动地从海量文本及半结构化数据中构建细粒度的中文概念层次结构,还发布了一个开放的细粒度中文概念知识图谱OpenConcepts,包含440万概念核心实例,5万多个细粒度概念和1300万概念-实例三元组,并提供相应的调用接口。Knowledge graph is a large-scale semantic network that uses graph models to describe the knowledge.Concept knowledge graph is a special knowledge graph with a wide range of applications in semantic search,question,and other scenarios.In this paper,we propose a concept graph construction approach that can automatically construct a fine-grained Chinese concept hierarchy from massive texts.We also release an open and fine-grained Chinese concept graph called OpenConcepts,including 4.4 million concept instances,more than 50000 fine-grained concepts,and 13 million concept-instance triples,with APIs to access the data.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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