知识图谱怎样入门

知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询，或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。

知识图谱作为人工智能（AI）的一个分支，和AI的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。特别是AI各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）、理性主义（知识工程）、行为主义（机器人）各个方法的优劣，倘若不能有纵览的理解，也难以做正确的技术选型，往往盲目相信或者排斥一种技术。AI是一个极端需要广阔视野的学科。

知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术，即使想有小成，也需要几年的功夫探索。如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功：

知道Web的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。（我把这个列第一条，是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights）

知道RDF，OWL，SPARQL这些W3C技术堆栈，知道它们的长处和局限。会使用RDF数据库和推理机。

了解一点描述逻辑基础，知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。知道模型论，不然完全没法理解RDF和OWL。

了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。

最好再知道一点逻辑程序（Logic Programming），涉猎一点答集程序（Answer Set Programming），知道LP和ASP的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。如果不满足于正则表达式和if-then-else，最好学一点这些。

谓语拼音: wei yu

谓语解释: 对主语加以陈述，说明主语怎样或者是什么的句子成分。一般的句子都包括主语部分和谓语部分，谓语部分里的主要的词是谓语。例如在‘我们尽情地歌唱’里，‘歌唱’是谓语，‘尽情地歌唱’是谓语部分。（有些语法书里称谓语部分为谓语，称谓语为谓词。）

谓语造句: 1、每个三元组必须写成一个独立行，它由主语说明符、谓语说明符以及宾语说明符组成，后面还有一个句号。

2、此外，它通过正确选择将容器进行分组的方法，确保属于同一个组的容器也会在查询谓语中一起出现。

3、SPARQL被设计用来查询以RDF数据模型表示的数据，这种数据模型用一个三元组来表示数据，每个三元组都具有一个主语、一个谓语和一个宾语。

4、其次，谓语动词的意思，有些动词倾向与某种特定时态。

5、当然，在RDF中，所有主语和谓语都是URI，但是宾语可以是URI也可以是文字。

6、顺序很重要，如果你的谓语以不同的顺序指定这些属性或在它们前罗列了其他属性，数据库就不会选择该复合索引。

7、三元组的主语和谓语必须表达为URI，以便彻底明确，并且利用流行领域做这件事情的标准模式和最佳实践变得越来越成熟。

8、与此同时，还可以尝试向WHERE子句中添加额外的谓语来匹配其他WHERE子句。

9、RDF文档由一些简单的语句组成，每个语句包含三个部分 主语、谓语和宾语（值）。

10、每个子元素（比如）代表一个谓语。

11、可以将谓语（也称为属性）本身看作特殊种类的主语（资源）。

12、它看起来非常简单，语法正确，有一个主语也有一个谓语，大概一个小孩也不会弄错这话的意思。

13、要用RDF/XML表示这些句子，必须在适当的名称空间中确定主语的URI和谓语的名称。

14、谓语必须在词汇表中定义，以便它与词汇表的名称空间URI关联。

15、关于谓语的信息可以使用可用查询工作负载进行推测。

16、有时候有些内容,不是结合了两个句子，而是两个谓语。

17、如果不能满足谓语条件，则将返回一个新列表，其中只包含过滤剩下的项（去掉了第一个元素）。

18、主语和谓语始终由URI命名，由于LSID是一个URN，而URN是一种URI，所以LSID既可用作RDF语句，也可用作谓语。

19、否则，使用谓语条件(p)作为参数传递。

20、明智的做法是将WHERE子句发送至数据库，但是这意味着我们必须将谓语pAge<18转换成SQL，并将其发送给数据库。

21、它是一个集合名词。虽然形式上是单数，它必须跟复数的谓语动词。

22、主语和谓语等这些最重要的信息是否放在句首？

23、表空间谓语数据库内。

24、主语和谓语的分隔，以及谓语和宾语的分隔都使用一个或多个空格或制表符实现。

25、分析这个句子。在主语下划道横线，在谓语下划两道横线，在定语下划曲线，在状语下划虚线。

26、是，你可以用是表示谓语，表示身份。

27、这里的是是谓语。

28、因此，顺序象似性和句末信息焦点原则共同作用，影响着双重谓语的句式结构。

29、在这一部分里，论述了定语同其他句子成分——主语、谓语、宾语与状语的语义角色变换。

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文/thomas claburn

一些公司联手致力于语义网开发环境和数据库的研发。

有人把语义网(semantic web)称为web30，现在它就要粉墨登场了。编程工具开发商topquadrant公司和franz公司日前表示，他们将把前者的topbraid composer和franz的allegrograph 64位rdf存储数据库结合起来，形成一个语义网开发环境和数据库，提高计算机的“智力”。

语义技术可增强计算机对数据的理解，在整合大型数据集时用处特别显著。它对于搜索应用的用处也很大，因为语义技术让计算机推断出未有明确定义的数据元素之间的关系。一个关键词搜索通常仅仅返回包含查询关键字的文档，而语义搜索则能返回与搜索词汇的含义有关的结果(例如：tank一词，有坦克、水容器等两种含义，语义技术能予以辨别)，或者是与搜索词汇的同义字有关的结果(例如：tank意为坦克时，同义字有armored vehicle，装甲车)。

目前，还没有出现真正意义上的语义网，这在很大程度上是因为现有工具还无法承担这样的任务。topquadrant的联合创始人和执行合伙人拉尔夫·霍奇森(ralph hodgson)说：“我们必须要创建出合适的工具，来支持语义网的实现。”他说，包括protege和swoop等在内的公共领域许可软件都还无法商用。

使用标准数据库和开发环境的语义程序似乎不能很好地拓展。“你可以用自己的方式进行编程，”霍奇森说，“就是费点劲。”

语义网有许多的标准、协议以及包括rdf、owl(web ontology language，web本体语言)、sparql等在内的多种语言，此外还有可让开发者在语义框架下组织数据的xml相关技术。上述两家公司的产品组合，提供了一个基于eclipse的图形开发环境和一个能与大量rdf数据同比扩大的数据库。

葛兰素史克公司(glaxosmithkline，下称gsk)正在对allegrograph进行测试，以提供一个更为灵活的it基础设施并通过自动化提高生产力。这家制药公司正在利用一个语义数据提取层进行试验。这项生物实验室工作有很多制药公司参与其中，因而产生了许多数据，gsk的一位主管罗宾·麦克伊泰(robin mcentire)说：“因此我们希望把它聚合起来，并在更高的一个层级上把它呈现出来，语义技术大有用处。”

该公司的目标是应用基于计算机的推理，从而对大量实验数据进行评估和过滤。“低层级的推理是很好的开端，我们的科学家从事的任务并非‘高科技’，但是特别耗时的任务就可以利用这项技术实现自动化。”麦克伊泰说。

伊士曼-柯达公司(eastman kodak，下称柯达)也在使用allegrograph软件，它从可视化数据中进行含义推断，从而来帮助客户更好地维护他们日渐庞大、难以管理的数字影像。

“语义理解技术将帮助消费者更好地管理自己的的，”柯达主席兼首席执行官(ceo)彭安东(antonio perez)去年在一场演讲中表示，“照片之间也能相互‘认识’了—不用人们指点，利用元数据(metadata)，一张照片便可寻找到具有相关元数据的另一张照片，因此，所有的照片便能以新的类别进行重新组合，无非取决于它们之间不同的关联方式而已。”

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