本节首先介绍当前世界范围内知名的高质量大规模开放知识图谱，包括 DBpedia[85][86]、Yago[87][88]、Wikidata[89]、BabelNet[90][91]、ConceptNet[92][93]以及Microsoft Concept Graph[94][95]等。然后介绍中文开放知识图谱平台 OpenKG。

　　2.1 开放知识图谱

　　DBpedia 是一个大规模的多语言百科知识图谱，可视为是维基百科的结构化版本。DBpedia 使用固定的模式对维基百科中的实体信息进行抽取，j2直播，包括 abstract、infobox、category 和 page link 等信息。图 2 示例了如何将维基百科中的实体“Busan”的 infobox 信息转换成 RDF 三元组。DBpedia 目前拥有 127 种语言的超过两千八百万个实体与数亿个 RDF 三元组，并且作为链接数据的核心，与许多其他数据集均存在实体映射关系。而根据抽样评测[96]，DBpedia 中 RDF 三元组的正确率达 88%。DBpedia 支持数据集的完全下载。

　　Yago 是一个整合了维基百科与 WordNet[97]的大规模本体，它首先制定一些固定的规则对维基百科中每个实体的 infobox 进行抽取，然后利用维基百科的category进行实体类别推断（Type Inference）获得了大量的实体与概念之间的 IsA 关系（如：“Elvis Presley” IsA “American Rock Singers”），最后将维基百科的 category 与 WordNet 中的 Synset（一个 Synset 表示一个概念）进行映射，从而利用了 WordNet 严格定义的 Taxonomy 完成大规模本体的构建。随着时间的推移，Yago 的开发人员为该本体中的 RDF 三元组增加了时间与空间信息，从而完成了 Yago2[98]的构建，又利用相同的方法对不同语言维基百科的进行抽取，完成了 Yago3[99]的构建。目前，Yago 拥有 10 种语言约 459 万个实体，2400 万个 Facts，Yago 中 Facts的正确率约为 95%。Yago 支持数据集的完全下载。

图2

　　Wikidata 是一个可以自由协作编辑的多语言百科知识库，它由维基媒体基金会发起，期望将维基百科、维基文库、维基导游等项目中结构化知识进行抽取、存储、关联。Wikidata 中的每个实体存在多个不同语言的标签，别名，描述，以及声明（statement），比如 Wikidata 会给出实体“London”的中文标签“伦敦”，中文描述“英国首都”以及图 3 给出了一个关于“London”的声明的具体例子。“London”的一个声明由一个 claim 与一个 reference 组成，claim 包括property:“Population”、value:“8173900”以及一些 qualifiers（备注说明）组成，而 reference 则表示一个 claim 的出处，可以为空值。目前 Wikidata 目前支持超过 350 种语言，拥有近 2500 万个实体及超过 7000 万的声明[100]，并且目前 Freebase 正在往 Wikidata 上进行迁移以进一步支持 Google 的语义搜索。Wikidata 支持数据集的完全下载。

图3

　　BabelNet 是目前世界范围内最大的多语言百科同义词典，它本身可被视为一个由概念、实体、关系构成的语义网络（Semantic Network）。BabelNet 目前有超过 1400 万个词目，每个词目对应一个 synset。每个 synset 包含所有表达相同含义的不同语言的同义词。比如：“中国”、“中华人民共和国”、“China”以及“people’srepublic of China”均存在于一个 synset 中。BabelNet 由 WordNet 中的英文 synsets 与维基百科页面进行映射，再利用维基百科中的跨语言页面链接以及翻译系统，从而得到 BabelNet 的初始版本。目前 BabelNet 又整合了 Wikidata、GeoNames、OmegaWiki 等多种资源，共拥有 271 个语言版本。由于 BabelNet 中的错误来源主要在于维基百科与 WordNet 之间的映射，而映射目前的正确率大约在 91%。关于数据集的使用，BabelNet 目前支持 HTTP API 调用，而数据集的完全下载需要经过非商用的认证后才能完成。