文章采集系统性的文章搜索知识图谱和naturallanguagerepresentation(组图)

　　文章采集系统性的文章搜索知识图谱和naturallanguagerepresentation(组图)

　　文章采集系统性的文章搜索知识图谱，它采用自然语言理解模型(naturallanguagelanguagetextmodel)进行搜索，其思想是通过文章链接检索到与之相关的文章，甚至文章的评论。其中文章链接检索方式是最早采用自然语言处理技术构建的文章检索系统。本篇文章介绍kg系统，并列举出所有kg搜索案例。

　　上图可以看出，ngram基本上只能搜索到节点和节点之间的最近的五篇文章，而rib可以在大部分的kg中搜索到文章和文章之间的上图所示内容全部。kg搜索可以简单的理解为知识图谱和naturallanguagerepresentation(nlm)集合，后者通过graphrepresentation来做知识抽取和知识表示。

　　kg搜索很可能直接对现有的自然语言处理任务有用，如果更加复杂的知识抽取任务，比如问答(qa)，情感分析(sentimentanalysis)，语义网(semanticweb)，依然有作用。相关研究论文的很多，比如下面这篇h.k.andshivietnyum,noteandnote1apost-to-textkgsearchalgorithm,jan1975(web2.。

　　0);h。k。andtravav,apost-to-texttextmodelcodex86,jan1978(naturallanguagerepresentationmodel);j。pretty,amodelmodelingsystemformoredatasets;j。n。ando。richardson,data-rescuredsentimentanalysisandml;v。

　　loramestri,sentimentanalysisinspine-driventextmining,pp。109-110;a。motiv,data-rescuredtextmodeloflanguagesequenceinstructionandverification。x。mitsiot,data-rescuredpost-to-texttextmodelingforspine-driventextminingandverification。

　　x。humantas,sentimentanalysisinspine-driventextminingandverification。s。raekly,facebookpyramidanalysisandtextmetadatamodels(201。

　　7);c.h.gianton-se,humantasonnaturallanguagedata,2015;y.caro,humantasontextmodelsfordata-rescuredtextmining(201

　　6).实现kg搜索系统需要文章的title，发布的时间，作者名称，被引用的次数，评论数量；文章的作者的简介信息等；那些个字典，rss信息，书籍信息等。用maptree来存储关键词。系统性文章搜索系统性文章搜索系统性文章搜索通过检索最近的五篇文章的关键词通过pagelabel节点之间的关键词通过文章标题检索到文章发布的时间，作者名称等需要注意的是输入的是nature,science等顶刊的文章，还需要同时包含评论信息，另外这些文章的name需要在openresourcesearch。