【知識圖譜系列合集】一、知識提取

數據主要有三類：結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。 知識提取的目的：通過自動化或者半自動化的技術抽取出可用的知識單元，知識單元包括實體、屬性和關係，並以此爲基礎，形成一系列高質量的事實表達，爲上層模式層的構建奠定基礎。 本文主要講述知識圖譜構建過程中的知識提取，實體抽取、屬性抽取和關係抽取。 1.實體抽取 實體抽取也稱爲命名實體學習，指的是從原始數據語料中自動識別出命名實體。實體是知識圖譜中

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