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
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第2题
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
第3题
A.知识图谱构建过程非常简单，只需将原始数据中的知识提取出来即可
B.知识图谱构建时原始数据只能是结构化的数据类型
C.知识图谱构建时，采用自动化或半自动化技术手段将原始数据中的知识提取出来，并存入到知识库中
D.知识图谱构建时，采用自动化或半自动化技术手段将原始数据存入到知识库中，再将知识库中的知识提取出来
第4题
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
第6题
A.支持智能推荐,包括冷启动推荐、知识型推荐、场景化推荐等
B.知识图谱不适合人机交互的模式的系统应用,因为知识图谱知识一个静态的图,不能返回前端输入的问题
C.基于用户意图的智能搜索,可实现针对篇章、段落、语句级搜索
D.支持精细化分析,包括对评论抽取、情感分析、隐含关系分析等
第7题
A.属性融合,识别同一属性的不同描述,比如性别的值,Female&男性可以进行融合
B.知识融合是将数据进行压缩的一种方式,用以解决数据重复占用存储的问题
C.实体融合,基于规则将相似的实体进行融合,比如上海爱数信息技术股份有限公司&上海爱数可以进行融合
D.关系融合,可以是基于算法融合,比如适用地区和适用区域,可以基于文本相似度＞95%,进行融合
第8题
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
第9题
A.A.知识的整合生产过程
B.B.知识的网络化传播扩散过程
C.C.互动式的知:识网络
D.D.知识网站建设系统
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