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2015年10月15日8:18知识图谱的本体学习：（自底向上序）术语抽取：同义关系抽取：概念抽取：分类学关系抽取：非分类关系学习：公理和规则学习1.2.1本体构建人工、自动、半自动方法学：数据源：Text-to-onto基于片元（模糊数）形式概念分析（FCA）KOGYAGO3.3.1常用的网页内容抽取方法3.3.2基于启发式规则的网页正文内容抽取方法术语定义度量定义启发式规则（表示使用DOM树）基于启发式规则的算法4.1实体学习实体对齐基于语言学模式基于CRF模式的开放同义关系学习【序列化标注问题】隐马尔科夫模型最大熵马尔可夫模型CRF开放学习方法：上下位关系学习：CRF的开放上下位关系预计于CRF的开放统一关系学习相似：先验证开放学习的可行性，然后进行建模、特征选取、自动语料标注、模型训练、关系抽取哪些地方可能出现冲突4.7知识图谱的更新4.8.3结果不同方法下的知识图谱结果评估：本体编辑工具：6.2知识图谱协作编辑与学习平台设计属性学习
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