大模型知识图谱构建：数据层与模式层的完整技术解析！
简介
知识建模分为数据层和模式层两个层次。数据层以事实为存储单位，通过图数据库实现知识提取和融合，基础表达为"实体-关系-实体"或"实体-属性-属性值"。模式层存储提炼后的知识，借助本体规范实体和关系，进行知识推理和本体建模，以形式化方式定义概念间联系。两者结合构建完整知识图谱，支持大模型的知识表示和推理。
知识建模在逻辑架构上分为两个层次：数据层和模式层。
数据层是以事实为存储单位的图数据库，其事实的基础表达方式是「实体-关系-实体」或者「实体-属性-属性值」。
数据层进行知识提取和知识融合。知识提取是基于已有数据生成「实体-关系-实体」；知识融合是去除低质量、冗余、重复知识。
模式层存储的是经过提炼的知识，借助本体来规范实体、关系以及概念和属性之间的关系。
模式层进行知识推理和本体建模。知识推理从知识库中已有的实体关系数据经过计算建立新实体关联，从现有知识中发现新知识，拓展和丰富知识网络；本体建模是对概念建模规范，以形式化方式明确定义概念之间的联系。
这张图谱是一个上市公司的本体建模示例，其中虚线之上的是模式层，通过本体建模来实现；虚线之下的是数据层，通过知识图谱实现。
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