斯坦福知识图谱课程|L7如何从结构化数据中构建知识图谱

结构化数据创建知识图:讲述了如何从结构化数据创建知识图。首先介绍了模式映射和记录链接两个问题,其中模式映射需要解决不同系统之间模式难以理解和映射不一对一的问题。然后讲解了如何从结构化数据中提取知识,以及如何整合外部数据与内部数据。最后以金融机构的客户视图为例,说明了创建知识图的重要性和挑战。

自动化模式映射问题:讨论了自动化模式映射的问题。虽然有人声称应该通过学习算法来完成映射过程,但实际上由于数据稀缺,很难实现完全自动化。作者介绍了一个整合不同信息源的例子,并解释了如何使用数据日志规则来进行模式映射。然而,作者指出,这些规则只是一种启发式方法,最终仍需要人工验证。因此,虽然有技术可以帮助加快映射过程,但人的参与仍然是必需的。

语言映射方法:介绍了语言映射的方法。其中包括基于实例和基于约束的映射。在语言映射中,首要的是利用准确的映射。可以使用词干、同义词和超名称等技术来实现映射。此外,还可以通过匹配文档字符串、提取关键字和利用数据的形状等方法进行映射。然而,这些方法都有一定的不准确性,需要人工验证。最后,作者强调了自动化映射的局限性,建议在需要准确性的情况下进行人工验证。

模式映射的概念和算法:讲述了关于模式映射的概念和算法。模式映射在处理大量数据时十分重要,因为不同数据源中的记录数量可能差异很大,导致交叉比较困难。算法的结构包括一个阻塞步骤和一个匹配步骤,通过使用廉价的相似性度量和启发式方法来减少比较次数。随机森林是一种用于构建匹配规则的技术,通过学习和迭代来优化匹配效果。这个算法可以根据不同的数据类型选择合适的相似性度量,提供相当不错的预测结果。

数据清理和数据准备的重要性:介绍了数据清理和数据准备在数据集成中的重要性。他提到了模式映射、重复数据删除、异常值检测等技术,并强调了数据准备对于机器学习模型和预测模型的重要性。他还提到了一些公司和学术界的相关工作,并强调了数据准备在创业公司中的价值。总的来说,这个视频讲解了数据准备在数据集成中的关键作用和相关技术。

集成软件和机器学习模型鲁棒性:讲述了关于集成软件和机器学习模型鲁棒性的重要性。在处理结构化数据时,错误可能会破坏分析管道。数据清理和数据准备同样重要,但通常被忽视。数据清理涉及识别和修复错误、处理重复值和缺失值。在数据集成中,规模是一个挑战,因为需要比较所有内容。机器学习模型可以帮助自动化数据清洁和修复,但需要解决数据稀疏、规则爆炸和缩放等问题。最终的目标是准确预测数据和生成模型。

建立数据生成模型和清洗数据:介绍了一个项目,旨在建立一个模型来学习数据的生成过程,并清洗数据以构建干净的数据集。通过结构预测和参数化模型,可以纠正数据中的错误和噪声,并估算缺失的数据。同时,可以利用知识图谱和完整性约束来建模数据之间的关系和质量规则。这个项目的目标是通过学习和推理,找出最可能的数据值,以实现数据清洗和纠正的目的。

修复缺失知识或数据的机器学习模型:介绍了使用一种机器学习模型来修复缺失的知识或数据。该模型可以通过分析上下文信息,例如邻居节点和关系案例中的其他行和列,来构建缺失的新知识。作者还讨论了如何使用注意力机制和嵌入模型来表示上下文,并通过一些例子说明了如何应用这些技术来修复缺失的数据。此外,作者还提到了错误检测和分类的问题,以及如何训练这种模型的挑战。

使用数据增强训练模型:讲述了使用数据增强来训练模型的想法。通过制造看起来像真实错误的假错误,可以训练一个强大的模型来告诉我们什么是错的和什么是正确的。然而,这种方法只能捕捉到某些类型的错误,对于其他类型的错误则束手无策。视频还介绍了使用预测模型和数据修复来解决数据缺失和错误的问题,并提到了一些实际应用场景。总体而言,数据增强和预测模型是解决数据清洗和知识构建问题的强大工具。

模式映射和人工验证的重要性:讨论了开发模式映射的重要性以及人工验证的必要性。视频中提到了使用启发式方法来生成人类可用的映射,并探讨了引导辩论在机器学习中的应用。此外,还讨论了在不同领域创建知识图谱所面临的挑战,以及标签数据的生成和使用。最后,视频中还提到了标签是否超越自然语言的问题。

数据清洗算法的相关信息:讨论了关于一个数据清洗算法的相关信息。视频中提到,该算法基于滑铁卢,被很多人采用,并被苹果选中。该算法可以通过学习从一个项目到另一个项目的知识来进行数据清洗,并且可以用于处理大规模数据集。此外,视频还提到了关于基于模式的注意力权重和解释性的讨论,以及金融科学中可靠数据和模式映射的重要性。总的来说,该章节介绍了数据清洗算法的应用和相关概念。

数据整合和数据清理问题:讨论了数据整合和数据清理的问题。视频中提到了一些需要多次使用的映射,以及各种不同的连接和加入方式。同时,强调了正确捕获数据的重要性,避免数据清理的问题。视频还提到了一些相关的技术和研究领域,以及对于数据集成和数据清理的挑战。

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