以下关于知识图谱的说法错误的是
A.知识图谱以结构化的形式,描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关系
B.知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识,称为标识符
C.实体内通过关系来刻画内在属性
D.实体之间通过它们之间的一些关系来连接,通过这种方式形成“图”
A.知识图谱以结构化的形式,描述客观世界中存在的概念、实体和实体间的关系
B.知识图谱中一般每个实体都有一个ID来标识,称为标识符
C.实体内通过关系来刻画内在属性
D.实体之间通过它们之间的一些关系来连接,通过这种方式形成“图”
A、知识图谱正式出现之前,曾有人想过把专家系统与语义网络的功能与思想结合在一起
B、Guha提出了RDF——一种描述资源信息的框架,后来Guha也被称作知识图谱之父
C、Web1.0时代,互联网上的网页间相关联形成网络。但是网络内知识的设计思想是面向人类的,对计算机不够友好
D、RDF是现代知识图谱的一个分支之一
A、OWL同linked data一样,应用了很多三元组形式来描述知识
B、OWL——网络本体语言,在逻辑上接近完美,但是工程上过于复杂
C、Linked data之后,语义web开始弱化“语义推理”的部分
D、Google公司在收购Freebase之后,将其知识表示升华为了图数据,提升了应用性
A、实体链接是只将新识别出来的实体连接在一起
B、知识图谱构建中,在实体识别和实体链接后下一步是寻找实体间关系
C、实体间的关系除了有动态的,还有静态的
D、事件学习是从文本中抽取事件信息并结构化表示的过程
A、现代知识图谱通常以RDF三元组形式表示知识,如(头实体,关系,尾实体)
B、知识图谱中的实体识别通常要解决两个问题:实体边界识别、实体类型识别
C、实体识别是将文本中的实体标注出来,也是知识图谱构建的基础
D、知识图谱中实体识别工作可以使实体表达不规律的问题得到很大改善
A、基于规则的知识图谱关系推理方法,由于其形式简单且可靠,得到了大规模的广泛应用
B、TransE是经典的基于深度学习的知识图谱推理模型,其利用了关系向量之间的计算来进行推理
C、由R1(学生,hope_to_pass,课程),R2(小博,is_a,学生),R3(算法,is_a,课程)推出(小博,hope_to_pass,算法)是基于深度学习的推理方法
D、知识图谱推理应用及其受限
A、更多面向常识、普遍概念,用途更加广泛
B、强调概念及其关系的表达,不具备推理能力
C、将概念作为节点,边表示关系,可以用来描述语义关系
D、一般由事实库、规则库、推理机构成
A、(Beijing,capital_of, China)分别称为(头实体,关系,尾实体)
B、知识图谱推理技术指的是如何能够快速推理答案
C、现代知识图谱通常以RDF二元组形式表示知识
D、知识图谱构建技术是如何自动构建知识图谱
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