研究方向是知识图谱，需要整理数据集，所以这里想简单分享一下构建知识图谱的完整步骤，也算记录一下我的学习进程！
网上说的最多的知识图谱构建的步骤就是：知识抽取、知识融合、知识存储
但是在这些步骤之前我们还要先完成 “构建模式、概念本体设计” 两个步骤，所以完整的步骤就是：构建模式、概念本体设计、知识抽取、知识融合、知识存储
接下来，根据上面的步骤结合我自己整理数据的经验，详细讨论一下构建知识图谱的过程
1.本体构建
构建模式和概念本体设计也就是本体的构建，本体的构建一般包括两种方式，有自顶向下和自底向上两种方式。
自顶向下是先设计本体构建层，再将结构化知识加入知识库中，即先模式后数据；
自底向上是先从公开数据集选择一些置信度较高的信息加入知识库，然后构建本体模式层，即先数据后模式。
2. 知识抽取
我们构建知识图谱最终要的就是数据集，但是结构化的数据很少，大多都是半结构化数据和非结构化数据，所以需要将这些数据转化为结构化的数据，也就是三元组（主体，关系/属性，客体）
知识抽取是从非结构化文本中抽取出三元组，说白了知识抽取就是一个将非结构化数据转化为结构化数据的过程。
知识抽取一般分为两种，一种是先抽取实体后抽取关系的流水线式的方法，一种是同时抽取实体关系，简单介绍一下这两种方法。
流水线抽取方法：这种方法很简单明了，就是先完成对实体的抽取，再去抽取实体之间的关系，或者实体的属性，但是一旦实体出现错误，那对应的关系和属性也会出错，即容易产生联级错误；
联合抽取方法：不再把实体抽取和关系抽取分为两个独立的子过程，用的最多的就是先抽取头实体，后同时抽取关系和尾实体。
3. 知识融合
知识融合分为实体消歧和共指消解
实体消歧是解决一个实体具有不同意义的问题，如“苹果”既指水果，又指“苹果”公司；
共指消解是解决不同实体具有相同的意义，例如“西红柿”和“番茄”，也称实体对齐。
常用的实体对齐方法有：
基于统计机器学习方法
基于文本向量距离计算相似度
基于神经网路的方法
4. 知识存储
知识存储目前主要有两种：RDF和图数据库Neo4j
RDF：以三元组的形式存储在关系数据库，搜索效率低，查询语言为SPARQL；
Neo4j：图数据库以图的形式存储，支持高效的图查询和搜索，查询语言为Cypher。
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