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Knowledge Extraction - Concept and Techniques
  • 介绍
  • 第一章:知识抽取概述
    • 1.1 知识抽取的定义
    • 1.2 知识抽取的任务
    • 1.3 参考文献
  • 第二章:面向结构化数据的知识抽取
    • 2.1 规则映射
    • 2.2 R2RML
    • 2.3 D2RQ
    • 2.4 Ultrawrap
    • 2.5 Reference
  • 第三章:面向半结构化数据的知识抽取
    • 3.1 面向Web页面的知识抽取
    • 3.2 面向百科数据的知识抽取
    • 3.3 实战:使用Scrapy抓取百度百科数据
    • 3.4 参考文献
  • 第四章:面向非结构化数据的知识抽取
    • 4.1 非结构化知识抽取概述
    • 4.2 自然语言处理基础
    • 4.3 命名实体识别
    • 4.4 关系抽取
    • 4.5 事件抽取
    • 4.6 参考文献
  • 第五章:知识挖掘
    • 5.1 知识挖掘
    • 5.2 参考文献
  • 第六章:拓展研究
    • 6.1 跨语言知识抽取概述
    • 6.2 跨语言知识抽取
    • 6.3 XLore-跨语言知识图谱
    • 6.4 参考文献
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  1. 第二章:面向结构化数据的知识抽取

2.2 R2RML

R2RML映射语言是一种用于表示从关系数据库到数据集的自定义映射的语言,这种映射提供了在RDF数据模型下查看现有关系型数据的能力,并且可以基于用户自定义的结构和目标词汇表示原有的关系型数据。

  • R2RML映射的输入和输出

R2RML映射的输入是符合该模式的关系数据库,输出是采用目标词汇表中为此和类型描述的RDF数据集.

  • R2RML映射原理

主语映射:从逻辑表生成所有RDF三元组中的主语,通常使用基于数据库中的主键生成的IRI表示。 谓词-宾语映射:谓词-宾语映射规则包含了谓词映射和宾语映射。其原理与主语映射相似。

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