领域知识图谱采坑总结

最近构建图库中，遇到了形形色色的问题

1 本体库建设至关重要，决定了后期推理理解问答甚至是显式归纳分析，特别是关系定义。

2 领域图库从下而上，一般业务性强的不建议，考得到的结果，去推出的知识体系等于儿戏，这样做出来的玩意儿没用。但可以用于辅助补全

3 实体库要专家，要业务专家，不是业务达人，要成体系的业务专家。建议从相关学校去抓。

4未必所有东西都要存在图数据库，在图计算上nosql会比关系型要么速度快要么省空间（属性表，邻接表），但由此导致图库的数据维度较单一，扩展全靠边，但是新定义边点要增加无意义本体建设，所以本体可以关系型数据库存属性表，把计算查询需要的在塞进图库。同时也兼顾实现本体和领域的映射关系，多领域服用

5 前妻人工为抽取填补主，算法提供辅助和收集数据，如对文章进行实体识别并且返回前端，帮助人工判断，在人工纠错，在建设模板图库同时收集部分训练数据，分词，ner，关系，不要试图标注依存句法！！！协作标注审阅很重要，记得记录文章标记次数。

6 别头铁算法该抄就吵别自己写，分词jieba就好，重要是库。

7 bert=高级特征编码，别扯些有的没的用就好。

8 dp和序列标注抽取方法精度提升，就那样核心是分词和实体识别，模版匹配也一样

9 各部分计算记得存中间结果有些需求真的算不完，如把文章的实体识别等存入图库。

10 需求是sb，不要和他去讲技术，告诉他能开始个结果就好。

11接口服务化很重要，不然就是分分钟被抄代码。

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