人工智能实践 | 构建领域知识图谱按照知识的适应范围可以将知

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按照知识的适应范围可以将知识图谱分为领域知识图谱与通用知识图谱。
构建知识图谱的方式可以分为两种：自动化构建和人工构建。通用知识图谱可以理解为大规模的语义网络，它所包含的实体和实体间关系特别庞大，不适合人工构建。而领域知识图谱可以认为是对某一领域封闭性的细粒度建模。
例如：实验室知识图谱，它里面的大多实体和概念都与实验室有关。所以，领域越封闭，构建知识图谱越容易。本节将尝试构建一个领域知识图谱。
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选定构建领域
例如：构建某计算机实验室知识图谱。
说明：本实验室由刘老师、韩梅梅同学和李雷同学三人组成。实验室有计算机和打印机若干，还有面包和香肠。其中有三个面包是李雷同学的。
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知识抽取
使用文字或抽象图的方式对要构建的知识图谱进行知识抽取
1.实体(类)：
人物：
①老师
②学生
物品：
①办公用品
②食品
2.实体间(类间)关系
①师生关系
②同学关系
③使用关系
④品尝关系
3.实例
①老师：刘老师
②学生：李雷、韩梅梅
③办公物品：计算机、打印机
④食品：面包、香肠
4.属性
①对象属性(实例间关系)
②数据属性：3个面包
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对知识图谱进行描述
使用OWL或RDF语言对要构建的领域知识图谱进行描述。
采用OWL语言对知识图谱部分内容描述：

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使用protégé工具搭建领域知识图谱
使用protégé工具搭建领域知识图谱步骤如下。
(1)创建实体类：人物和物品。
(2)在人物和物品类下，添加Subclassof类(子实体类) ，例如:物品子类食品。
【人工智能实践 | 构建领域知识图谱】(3)添加类间关系(对象属性) ，例如:师生关系。
(4)添加实例，例如:刘老师。
(5)添加实例间关系(对象属性) ，例如:刘老师与李雷师生关系。
(6)对实例添加数据属性，例如:3个面包。
(7)知识图谱构建完成、可视化展示。
本实例所构建的知识图谱如图2.28所示。

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■图2.28知识图谱
详细步骤参考附录A 。
(1)创建实体类：人物和物品，如图A.1所示。

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■附A.1创建实体类
(2)在人物和物品类下，添加Subclassof（子实体类），如图A.2所示。

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■附A.2添加子类
(3)完成全部实体类的添加，如图A.3所示。

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■附A.3全部子类添加完成
(4)添加类间关系（对象属性），如图A.4所示。

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■附A.4添加类间关系
(5)全部类间关系添加完成，如图A.5所示。

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■附A.5全部类间关系添加完成
(6)添加实例，如图A.6所示。

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