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如果计划开发网优知识图谱,那么知识图谱里面具有下面哪个元素?()
A.节点和关系
B.节点和状态
C.状态和关系
D.实体和状态
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A.节点和关系
B.节点和状态
C.状态和关系
D.实体和状态
A.知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边
B.知识图谱中的节点可以是实体或概念
C.知识图谱中一条边可以用一个三元组来表示
D.知识图谱中一条边连接了两个节点,可以用来表示这两个节点存在某一关系
A.给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断其是否存在超过小于一定长度的路径
B.判断一个给定实体(知识图谱中的一个节点)是否存在邻接节点
C.给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断其是否存在超过一定长度的路径
D.给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断其是否具有分类器所表达的关系(即节点之间是否具有分类器所能够辨认的关系)
A.可以从知识图谱中形成classmate的表达,这里classmate是谓词
B.可以从知识图谱中形成brother的表达,这里brother是谓词
C.可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例和反例
D.仅可从知识图谱中找到classmate和brother这个谓词的正例,无法找到这两个谓词的反例
A.知识图谱是大规模的网络爬虫系统,可以实现多场景的信息关联爬取,提升爬取效率
B.知识图谱是新一代的机器学习算法,可以实现自动化的学习和分析,提升学习能力
C.本质上,是一种揭示实体之间关系的语义网络。基于实体形成信息的知识关系网络,具有高级语义搜索和推荐、复杂关联分析的基础能力
D.知识图谱是新一代的搜索引擎,可以实现高性能的搜索和推荐
A.实体/概念用【节点】表示,实体之间的关系用节点之间的【边表示】,节点和边都可以含有属性,属性有且只有一个
B.姚明是篮球运动员。在这个句子里,篮球运动员不能作为一个实体,因为不代表具体的人、事、物
C.属性可以被描述为关系,因为实体的属性可以看成是实体与属性值之间的一种名称性关系
D.一个词只能作为一种概念存在,比如北京,只能作为首都这一概念存在,否则知识图谱的关系会出现错乱
A.关系是实体和实体之间的关系,比如小明的爸爸是张三,那么【小明】和【张三】这两个实体的关系是【父子】
B.属性是对于实体或者关系的描述,属性包含属性值,比如张三的年龄是30岁,【张三】这个实体的属性有【年龄】,属性值【30岁】
C.实体是客观存在并可以相互区别的事物,可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或者联系
D.概念是实体所属的类别,或者具有相似性的实体组合,比如:运动员、国家、公司等
A.虽然机器学习和知识图谱本身没有关系,但是在知识标准、图谱构建的时候都可以应用机器学习的方法,来解决大数据量等数据处理问题
B.机器学习是人工智能的重要组成,而知识图谱也被认为是人工智能的分支,主要负责认知智能
C.知识图谱也给机器学习带来知识驱动,可以降低机器学习对大样本的依赖性并且提供知识辅助,这样大大提升了机器学习的经济效益
D.机器学习是知识图谱的前一个阶段的形态,只有到了知识图谱阶段,才算真正意义上进入人工智能领域
B.知识抽取是非常复杂的一项任务,因此无法进行自动化抽取,全部需要手工进行标注,因此导致知识图谱规模很小
C.实体识别(又称命名实体识别NER),用以提取实体要素,如:巩俐是一个演员,可以获得【巩俐】这个实体
D.实体链接是指将识别出来的实体与知识库中对应的实体进行连接,如:恒大可以链接到百科知识库中的恒大,并且通过连接可以获得房地产行业这样的属性
A.企业专用知识图谱,个性化知识,数据主要来源是企业数据,构建企业本体,主要应用在企业知识管理,辅助决策等,最大的挑战是企业知识基础薄弱、数据集小,构建难度大
B.如果百科知识图谱和领域通用知识图谱都有基础,企业专用知识图谱的甚础概令就会有保障,相对来说可以降低企业专用知识图谱的构建难度
C.百科知识图谱是最广泛的,但是深度小,主要是爬取网页知识和百科知识数据,以搜索引擎为代表;适合于搜索引擎厂商,最大的挑战是搜索和百科本身
D.领域通用知识图谱是面向专业领域,深度加大,比如建筑行业的知识图谱,主要是公开领域数据。最大的挑战式领域知识标准规范难,难以获得行业内统一认可,构建难度大