http://www.cbdio.com/BigData/2016-03/03/content_4675344.htm
《刘知远：面向大规模知识图谱的表示学习技术》
video1：大规模百科图谱构建
如何从零开始构建一个中文、通用、百科知识图谱？
百科知识图谱：是一类专门从百科类网站中抽取知识构建而成的知识图谱
百科类网站中的页面和纯文本页面的区别：
- 每个页面分别围绕一个实体进行全方面的介绍
- 内容由众包编辑，质量相对较高
- 页面格式统一，包含了许多半结构化的数据，方便抽取
典型代表：
- DBpedia
- YAGO
DBpedia构建方法
知识图谱中的关系
- 实体和实体（仅仅从百科知识网站抽取知识，只能抽取到实体和实体的关系）
- 概念和概念（大量的人工，infobox）
- 实体和概念（大量的人工，infobox）
YAGO构建方法
实体和概念关系的自动获取
- Wikipedia Category System
-
- conceptual categories eg:Jay Zhou Albums
- administractive purposes
- relational information eg:1879 births
- thematic vicinity eg:Physics
-
- Identifying Conceptual Categories
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- shallow linguistic of the category name
- if the head of the categogy name is a plural word,the category is most like a conceptual category
- shallow linguistic of the category name
-
概念与概念关系的自动获取
- 将WordNet作为上层本体
- 建立Wikipedia conceptual categories与WordNet概念之间的subclassof关系
（缺点：虽说关系抽取是自动的，但由于利用了英语的语言特性，无法适用于其他语言，比如中文）
总结：当前百科知识图谱构建的局限性
- 人工代价大
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- 本体（概念-概念）通过人工构建
- 实体分类通过人工指定方式构建
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- 利用了语言的特性
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- 无法适用于其他语言
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- 仅对百科类网站中的半结构化数据进行了抽取，未对数据进行进一步加工
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- 编写 不规范，格式不统一
- 存在内容缺失情况
-
普适型的中文通用百科知识图谱构建方法
http://blog.openkg.cn/%E5%BE%90%E6%B3%A2-%E7%99%BE%E7%A7%91%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%9E%84%E5%BB%BA/
http://www.sohu.com/a/190460034_642762