总结一些知识图谱的问题和知识点（知识图谱：）
知识图谱的推理方式和知识点组织方式，如实体、关系更加符合，扩充组织更新的要求。
知识图谱对三种层级关系的不同程度的区分。
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Ontology 本体论，严格isA关系，human activities–> sports–>football,
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Taxonomy也是树状结构，但是层级严格程度低一些，节点间是以Hypernym-Hyponym关系构建，这样的好处的概念关系比较丰富，但是也因此容易造成歧义，很难有效地推理。最常用的关系抽取方法。
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Folksonomy则是非层级的结构，全部节点以标签分类，除了灵活以外，语义的精确性、推理能力也全都丧失了。
从结构化和非结构化文档中抽取实体，命名实体识别、关系抽取、属性抽取、指代消解等等，抽取实体词和关系，建立相关知识图谱等等。
- 结构化和非结构化文档—> 实体、关系、属性的过程叫做，（机器理解数据的本质）。
- 知识图谱 –》应用 叫做，（机器解释现象的本质）
- ##################6月25日更新 知识图谱的研究意义
- 知识图谱是认知智能的基石，理解和解释，