史上最全知识图谱建模实践(上):本体结构与语义解耦

可信AI进展 2024-01-26 15:08:15

本文中,我们将分基础篇、进阶篇,针对不同业务场景的建模需求,由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例,并涉及术语的解释。

本文档所提出的建模方案,已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG,读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象,实施对领域知识的建模及对已有常识图谱的复用。

  • 如果你对知识图谱已有一定了解或实践,可跳过基础篇(基础篇的“属性语义标化”依然值得一读)。
  • 如果你的图谱,涉及对业务类目体系、常识概念(如“行政区划”)的应用,请仔细阅读进阶篇。

点击阅读:https://blog.csdn.net/m0_56647251/article/details/135853494

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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