【知识图谱系列合集】一、知识提取

数据主要有三类：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 知识提取的目的：通过自动化或者半自动化的技术抽取出可用的知识单元，知识单元包括实体、属性和关系，并以此为基础，形成一系列高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。 本文主要讲述知识图谱构建过程中的知识提取，实体抽取、属性抽取和关系抽取。 1.实体抽取 实体抽取也称为命名实体学习，指的是从原始数据语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中

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