知识图谱入门视频（二）
学习内容
小象学院 b站 第二章
【其实后面的方法学习只是一个框架式的学习，并不明白具体的操作】
第二部 典型知识库项目简介
CYC（读音： 赛克）
CYC： 1984年由Douglas Lenat开始创建，最初的目标是建立人类最大的常识知识库。该知识库主要由术语Terms和断言Assertions组成。
Cyc的主要特点是基于形式化的知识表示方法来刻画知识。形式化的优势是可以支持复杂的推理。但过于形式化也导致知识库的扩展性和应用的灵活性不够。Cyc提供开放版本的OpenCyc
Wordnet
WordNet是最著名的词典(lexical)知识库，主要用于词义消歧，1985年提出的。
WordNet主要定义了名词、动词、形容词和副词之间的语义关系。 例如名词之间的上下位关系（如： 猫科动物是猫的上位词），动词之间的蕴涵关系（如：打鼾蕴含着睡眠）等
WordNet已经包含超过了15万个词和20万个语义关系。
ConceptNet
- ConceptNet是常识知识库。来源于OMCS项目。1999年创立
- ConceptNet主要依靠互联网众包、专家创建和游戏三种方法来构建。新版本导入了大量开放的结构化数据，如DBPedia、WordNetdeng
- ConceptNet知识库以三元组形式的关系型知识构成。ConceptNet5版本已经包含有2800万关系描述。与Cyc相比，ConceptNet采用了非形式化、更加接近自然语言的描述，而不是像Cyc那样采用形式化的谓词逻辑
- 与链接数据和谷歌知识图谱相比，ConceptNet比较侧重于词与词之间的关系。从这个角度看，ConceptNet更加接近于WordNet，但是又比WordNet包含的关系多。此外，ConceptNet完全免费开放，并支持多种语言。
Freebase
三元组：我们理解为主谓宾
Wikidata
DBPedia
- DBPedia是早期的语义网项目。DBPedia意指数据库版本的Wikipedia，是从Wikipedia抽取出来的链接数据集。DBPedia采用了一个较为严格的本体，包含人、地点、音乐、电影、组织机构、物种、疾病等类定义
- 此外，DBPedia还与Freebase、OpenCYC、Bio2RDF等多个数据集建立了数据链接。 DBPedia采用RDF语义数据模型，总共包含30亿RDF三元组。
三元组：我们理解为主谓宾
YAGO
链接
我们还添加了各种时间关系，比如奥巴马是多少年任期的； 鹿晗和关晓彤是多少年在一起的。
BabelNet
- BabelNet是类似于WordNet的多语言词典知识库。BabelNet的目标是解决WordNet在非英语语种中数据缺乏的问题。BabelNet采用的方法是将WordNet词典与Wikipedia百科集成
- 首先建立WordNet中的词与Wikipedia的页面标题的映射，然后利用Wikipedia中的多语言链接，再辅以机器翻译技术，来给WordNet增加多种语言的词汇
- BabelNet3.7包含了271中语言，1400万同义词组，36,4万词语关系和3.8亿从Wikipedia中抽取的链接关系，总计超过19亿RDF三元组。继承了上面两个数据库的优点，构建了目前最大规模的多语言词典知识库。
我们可以利用同义词来重构搜索条件
NELL
这里是自动在web上抽取三元组知识；但是需要知识抽取（bootstrap）来进行引导。
Concept Graph
- Concept Graph是以概念层次体系为中心的知识图谱。与Freebase等知识图谱不同，Concept Graph以概念定义和概念之间的IsA关系为主
- 给定一个概念如“Microsoft”，Concept Graph返回一组与“微软”有ISA关系概念组，如“Company”，“Software Company”，这被称为概念化“Conceptualization”
- Concept Graph可以用于短文本理解和语义消歧。 如“工程师在吃苹果”，苹果指的是苹果还是苹果公司。
OpenKG：中文知识图谱资源库
Zhishi.me
英文很多，中文很少。 包括百度百科
实体抽取，关系抽取 --》 知识抽取
我们获取知识后再进行整合，进行互补。
cnSchema：开放的中文知识图谱Schema
可以自行访问
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