斯坦福知识图谱课程 | 把维基百科数据构建成维基知识库

斯坦福知识图谱课程介绍了如何将维基百科数据构建成维基知识库。视频指出维基数据虽然包含大量信息,但缺乏知识。作者提出了使用逻辑来将维基数据转化为知识的想法,并介绍了一些逻辑的实现方法。然而,视频也指出了在实现这一想法时面临的挑战,包括维基数据社区的分散和对编程的限制。最后,视频强调了将维基数据转化为知识的重要性,并呼吁社区支持这一努力。

知识图谱的模式设计:斯坦福知识图谱课程介绍了知识图谱的模式设计。第一个演讲者Peter Patel Schneider介绍了本体语言OWL,并探讨了知识图谱如何从数据中获取知识。第二个演讲者Andhra Bhagmister和Jose介绍了如何使用贪婪信息扩展Wikidata的模式。他们强调了知识图谱中的知识不仅仅是数据,还有其他重要的内容。Wikidata是一个由社区驱动的存储库,包含了超过9300万个实体。它的数据可以免费使用和编辑。

维基数据的可视化界面和查询接口:斯坦福知识图谱课程介绍了维基数据的可视化界面和查询接口,以及它作为一个中央存储库的用途。维基数据包含大量的信息,包括人物、地点等。它还有一个大型的模式,用于定义属性和关系。维基数据的优势在于它是一个图形数据库,可以展示出实体之间的关系。总的来说,维基数据是一个非常有用和不断增长的知识工艺。

系统使用财产和配偶的定义:斯坦福知识图谱课程介绍了维基数据中的系统使用财产和配偶的定义。配偶是一种从维基数据中的实体到其他实体的关系。在人类之下,有很多专业化的分类,其中许多来自维基百科,但也有其他来源。维基数据是一个知识图谱,具有类和关系。然而,查询实例时需要注意直接子类和传递子类的区别。因此,在查询维基数据时,需要谨慎编写查询以获取正确的信息。

隐含信息和机器可读性的问题:斯坦福知识图谱课程讨论了维基数据中的隐含信息和机器可读性的问题。虽然维基数据有关女性的定义很清楚,但实际上却没有将女性的实例归属到该类别中。同样,在维基数据中获取信息也存在问题,因为需要考虑上下文和时间。因此,维基数据在提供准确和机器可读的信息方面存在一些限制。

查询维基数据时的问题:斯坦福知识图谱课程讲述了使用维基数据进行查询时的问题。维基数据在提供某个特定时间点的信息时存在困难,因为其缺乏适当的检查和限定词。此外,维基数据中的错误也是一个问题,如将现实中的人与历史事件联系起来。因此,维基数据并不是一个完全准备好使用的知识库。为了解决这些问题,我们需要添加更多数据和后续的处理。

维基百科设计逻辑系统:斯坦福知识图谱课程讲述了如何为维基百科设计一个逻辑系统,以便提取语言信息并转化为逻辑表达式。这个逻辑系统可以考虑上下文,并通过限定词来增强查询接口。作者介绍了两种可用于这个目的的逻辑:Marple和EMarple。他们还讨论了如何从维基数据中提取事实,并通过规则来处理限定词和推论。最后,作者介绍了一些维基数据本体属性和规则的例子。

添加属性和约束的例子:斯坦福知识图谱课程讲解了在维基数据中添加属性和约束的例子。同时介绍了如何结合预选赛和组合推理,以及如何处理复杂的类别和条件。然而,实现这些逻辑需要大量的工作和编码,目前似乎没有人对此表现出太大的兴趣。总之,这一切都只是一种前向链接规则的实现,可以使用RDF编码和RDF规则引擎来实现。

维基数据转化为维基知识的挑战:斯坦福知识图谱课程讲述了将维基数据转化为维基知识的挑战。维基数据社区存在分散的部分,他们对这种努力不友好甚至认为不需要本体。实现这个愿景最大的问题是如何让维基数据社区推动它。另外,维基数据支持小组资源有限,不愿意进行编程。在社区中的地位也存在问题。总而言之,维基数据是一个有用的知识图,但仍需要解决实施和社区支持的问题。

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