斯坦福知识图谱课程|L6.1把维基百科数据构建成维基数据库

知识图谱的模式设计: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: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: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: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: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: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: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: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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