知识图谱属于哪个领域，知识图谱怎么构建数据库

知识图谱属于哪个领域？

属于大数据信息内容服务平台应用中的数据挖掘细分领域。

知识图谱怎么构建？

知识图谱是一种根据语义的知识表达方法，它以图形方法呈现知识中的实体、属性和关系。构建知识图谱需以下步骤：

知识抽取：从文本中自动抽取实体、属性和关系等知识元素，构建知识库。

实体识别：通过实体识别技术，识别文本中的实体，并故将他与知识库中的实体进行匹配。

属性抽取：从文本中抽取实体的属性值，比如时间、地址位置、人物等。

关系抽取：从文本中抽取实体当中的关系，比如合作关系、上下位关系等。

知识融合：将从不一样数据源获取的知识进行融合，消除重复和矛盾。

知识表示：将知识元素以图形方法进行表示，构建知识图谱。

知识推理：对知识图谱中的知识进行推理，发现新的知识。

以上步骤并不是一定要根据顺序执行，而是需循序渐进地进行迭代式开发。构建知识图谱需利用自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术，并且需要要结合专业领域知识和人工审查核验。

知识图谱工程是计算机科学、信息科学、情报学当中的一个新兴领域，旨在研究用于构建知识图谱的方式和方式学。知识图谱工程乃是一个新兴的研究和应用领域，特别要注意关注的是知识图谱开发过程、知识图谱生命周期、用于构建知识图谱的方式和方式学还有那些用于支持这些方面的工具套装和语言

在过去的四年时间里，大家针对各自不同的知识图谱的特别要注意关注越来越提高。现目前，知识图谱已广泛应用于知识工程、人工智能还有计算机科学领域；同时，知识图谱还广泛应用于知识管理、自然语言处理、电子商务、智能信息集成、生物信息学和教育等方面还有语义网之类的新兴领域。知识图谱旨在明确特定领域的那些隐含在软件应用程序还有企业机构和业务过程当中的知识可视化。知识图谱工程为处理各自不同的语义障碍所导致的互操作性问题提供了一个前进的方向。这当中，语义障碍指的其实就是常说的那些与业务术语和软件类的定义有关的障碍和问题。知识图谱工程是一套与特定领域之本体开发工作有关的任务。

ai知识图谱技术框架？

KINeSIS（Knowledge INference and Semantic Integration System）是根据对知识图谱结构和关系的推理技术框架，用于建立、融合、推理和可解读的知识图谱。KINeSIS使用统一的语义模型和查询语言，达到了在不一样知识来源当中进行自动融合，还有根据融合数据的规则和语义推理。

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