基于知识图谱的毕业设计：知识图谱构建论文

本文目录一览：

• 1、毕业设计:基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化(讲解篇)
• 2、知识图谱算法有哪些
• 3、CoLE:基于知识互蒸馏的知识图谱表示学习方法

毕业设计:基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化(讲解篇)

可视化和搜索：KGQA.html中的搜索功能通过js实现，调用query_graph.py中的get-KGQA-answer函数处理用户输入。从输入问句到网页展示，每个环节都紧密相连。通过这个项目，你将学会如何将复杂的数据结构转化为可视化图形，以及如何通过API和前端技术进行数据交互。

知识图谱算法有哪些

构建知识图谱常用的算法有基于规则、机器学习和图论方法，每种方法都有其适用场景。基于规则方法适用于已明确规则定义的场景，基于机器学习方法适用于规则不明确的场景。

归纳推理主要基于知识图谱已有信息分析和挖掘，常用信息为三元组。归纳推理方法包括基于图结构、规则学习和表示学习等。基于图结构推理利用图算法对知识图谱进行推理，如PRA算法。基于规则学习推理通过定义或学习规则进行知识图谱推理，如AMIE算法。基于表示学习推理将实体和关系映射至向量空间，如Trans系列算法。

归纳逻辑程序设计（ILP）是一种符号规则学习算法，以一阶逻辑归纳为理论基础。通过学习背景知识和目标谓词（知识图谱中的关系），ILP 系统可以学习描述目标谓词的逻辑规则集合。早期具有代表性的 ILP 系统如 FOIL，遵循序贯覆盖框架采用自顶向下的规则归纳策略。

CoLE:基于知识互蒸馏的知识图谱表示学习方法

本文提出 CoLE，融合基于结构与预训练语言模型，提升知识图谱表示学习效果。包含 N-Former、N-BERT 模块与知识互蒸馏学习模块。N-Former 模块采用 Transformer-Encoder 编码器预测缺失实体，增强表示通过采样邻居三元组。N-BERT 模块转换三元组为文本表示，添加连续提示，引入实体描述。

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