- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏春天和爱情の樱花
Apache Jena Fuseki使用
下载Apache Jena Fuseki 先从apache官网下载fuseki压缩包。然后解压到目标文件夹。 apache官网：http://jena.apache.org/download/ 这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP) 下载完后解压 启动Apache Jena Fuseki服务 打开文件夹，找到fuseki-server.bat，单击运行 访问地址：http://localhost:3030，可以看fuseki服务界面 点击Add
1.4K40编辑于 2022-09-22 - 来自专栏码匠的流水账
Jena ARQ小试牛刀
序 本文主要展示下如何使用apache jena对RDF文档进行SPARQL查询 相关知识 RDF 资源描述框架（Resource Description Framework），一种用于描述Web资源的标记语言 Apache Jena Jena是一个Java工具箱用于开发基于RDF与OWL语义(semantic)Web应用程序。 ARQ是Jena中的SPARQL查询引擎。 > <groupId>org.apache.jena</groupId> <artifactId>jena-arq</artifactId> doc RDF 教程 SPARQL 1.1 Overview SPARQL查询语言 ARQ - A SPARQL Processor for Jena 基于RDF的知识图谱管理
1.4K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏全栈程序员必看
基于jena的知识推理机复现「建议收藏」
+ jena-fuseki 本文复现基于jena的知识推理机，并把详细过程整理如下。 Apache jena + jena-fuseki cd /root/xiazai; tar -zxvf apache-jena-3.12.0.tar.gz -C /opt/; tar -zxvf apache-jena-fuseki-3.12.0.tar.gz -C /opt/; # 使用jena将nt文件载入 cd /opt/apache-jena-3.12.0; mkdir -p /data /jena/kg_demo_movie_database/; . cd /opt/apache-jena-fuseki-3.12.0/; .
1.4K30编辑于 2022-08-31 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理
本章，介绍 基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机，可以在RDFS和OWL推理机使用，也可以单独使用。 : 包含指定规则,允许规则文件包含RDFS和OWL的预定义规则 完整实例： @prefix pre: <http://jena.hpl.hp.com/prefix#>. 我们这里使用jena来实现，可以达到同样的效果。 :执掌 :万达集团) 我们来定义推理规则： 1) 执掌一家公司就一定是这家公司的股东； 2) 收购一家公司，就是这家公司的股东 3) 某人同时是两家公司的股东，那么这两家公司一定有关联交易； 用jena
4.3K30发布于 2020-02-18 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践(3) -- jena自定义builtin
在第2篇里，介绍了jena的The general purpose rule engine（通用规则引擎）及其使用，本篇继续探究，如何自定义builtin。
1K31发布于 2020-02-18 - 来自专栏谓之小一
电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索
Apache Jena提供TDB、Rule Reasoner、Fuseki组件，其中TDB是Jena用于存储RDF类型数据的组件，属于存储层面的技术；Rule Reasoner可进行简单规则推理，支持用户进行自定义推理规则 Apache Jena知识存储 选择好存储方法(Apache Jena)之后，便需要了解如何进行知识存储和知识检索，具体流程包括将RDF类型数据转换成TDB类型数据、配置及启动Apache Fuseki 、利用SPARQL从Apache Jena中进行知识检索。 2.1 RDF2TDB Apache Jena需要tdb类型的数据，所以需要将已得到的RDF类型数据转换成tdb类型数据，转换方法可通过Apache Jena提供的工具进行实现。 接下来下载Apache Jena，下载完成之后进入到apache-jena-3.12.0/bin目录，利用下列命令将RDF类型数据转换成TDB类型数据，其中/GitHub/DouBan-KGQA/data
6.2K42发布于 2019-08-14 - 来自专栏NLP/KG
从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答下篇：Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学
从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答下篇：Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学 效果展示： 图片 图片 1.Apache jena 1.1.Apache Jena 简介 ---------------- Apache Jena（后文简称 Jena），是一个开源的 Java 语义网框架（open source Semantic Web Jena 提供了 RDFS、OWL 和通用规则推理机。其实 Jena 的 RDFS 和 OWL 推理机也是通过 Jena 自身的通用规则推理机实现的。 和 apache-jena-fuseki）。 我们是用 Jena 提供的命令行工具来完成上述操作。实际上，jena 提供了所有工具的 API 接口，读者可以用 Java 编写程序，进行开发。
1.2K21编辑于 2023-07-11 - 来自专栏图灵技术域
基于知识图谱的问答系统Demo
实现依赖 Python 3.6+ Apache Jena Fuseki SPARQLWrapper refo jiaba 实例数据 此知识图谱的主题为COVID-2019的知识查询。 数据存储：采用Apache Jena Fuseki，Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，支持多种操作系统。可以存储RDF数据，并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。 这里将上面给出的RDF数据导入至Jena中。 规则编写：Python编写数据库查询语句与规则。规则采用refo，可以直接从Python中下载该包，这一步是自然语言转为结构化的规则的关键。 数据查询：通过refo生成的SPARQL查询语句传递到Jena中便可以查到相关的实体关系了，最终反馈给用户。 需要注意的是此代码实现仓促，编写的规则内容较少，没有对输出进行规范表示。 代码 https://github.com/xyjigsaw/COVID19-KBQA-DEMO 项目中包含了数据和代码，数据需要自己导入到Jena中。为了简便系统，这里没有给出前端代码。 ?
2.6K40发布于 2021-05-21 - 来自专栏春天和爱情の樱花
基于本体体系的知识图谱构建
：对于本体文件的接口框架，用于构建系统后端 TDB：Jena内置的用于存储RDF的组件 Jena提供了RDFS、OWL和通用规则推理机（http://jena.apache.org/download/index.cgi 可以大幅度地提高本体信息的检索速度 Fuseki：Jena提供的SPARQL服务器，也就是SPARQL endpoint（http://central.maven.org/maven2/org/apache /jena/apache-jena-fuseki/3.8.0/） 后台搭建 基于java的后台框架Springboot，SSM等 利用Jena进行本体数据处理，采用SPARQL作为检索语言 前端 基于Html 电影知识图谱问答系统项目总结 https://blog.csdn.net/weixin_40871455/article/details/87994324 Related Posts Apache Jena Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，其可以作为操作系统服务、Java网络应用… 知识图谱学习资料汇总知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的，推出之后引起了业界轰动
2K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱学习笔记（1）
n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。 下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上： <dependency> <groupId>org.apache.jena <groupId>org.apache.jena</groupId> <artifactId>jena-base</artifactId> <version -- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.jena/jena-arq --> <dependency> <groupId> org.apache.jena</groupId> <artifactId>jena-arq</artifactId> <version>3.7.0</version>
5K50发布于 2018-05-28 - 来自专栏AI研习社
干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读（下）
4，数据操作： 使用Apache Jena Frame，实现RDF数据的操作和处理。 Jena是一整套开源的语义网技术栈操作API，包含本体推理，规则推理和自带数据库。 Link：Apache Jena（https://jena.apache.org/documentation/javadoc/jena/index.html） 5，数据存储： 使用属性图数据库，比如，Neo4j Link：https://github.com/semr/neo4jena 5.2，合并变换： 比如，将Class作为节点，Object Property作为关系，Data Property作为节点中的属性
2K33发布于 2019-09-17 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱学习笔记（1）
n } 使用Jena 构建知识图谱 Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。 下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上： <dependency> <groupId>org.apache.jena <groupId>org.apache.jena</groupId> <artifactId>jena-base</artifactId> <version -- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.jena/jena-arq --> <dependency> <groupId> org.apache.jena</groupId> <artifactId>jena-arq</artifactId> <version>3.7.0</version>
4.1K01发布于 2018-07-31 - 来自专栏谓之小一
电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena ---- 上篇文章讲到利用SPARQL语句能够从Apache Jena数据库之中检索得到问题答案，那么如果想要构建电影知识图谱问答系统，亟需解决的问题就是如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句。 答案推理 2.1基于规则的答案推理 获取问句的实体和目标属性之后，便可根据规则模版将传统自然语言问句转换得到SPARQL查询语句，进而从Apache Jena数据库之中推理得到问题答案。 将问句转换成SPARQL查询语句之后，便可从Apache Jena之中检索得到问句答案，查询代码如下所示。 另外，为提高推理的准确率，还可以对《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中所介绍的自定义推理规则进行补充。
4.1K22发布于 2019-08-14 - 来自专栏AI研习社
上交大 Acemap 团队发布学术知识图谱 AceKG，涵盖 1 亿多个学术实体
AceKG 以结构化的 Turtle 文件格式给出（具体格式见下表），致力于减少数据预处理的不便，同时更易于机器处理，支持全部 Apache Jena API。 ? ? ? ? ? 此外，AceKG 使用 Apache Jena 框架驱动。 Apache Jena（http://jena.apache.org ）使用 TDB 数据库存储数据，并且提供 SPARQL 引擎进行数据查询。
2.7K110发布于 2018-03-28 - 来自专栏NLP/KG
领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt query_main.py：KBQA主函数 jena_sparql_endpoint.py ：启动jena_sparql服务 question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询的转换 question_temp.py：自然语言到SPARQL的问题模板 vizdata2entities.py 使用本系统需要预装软件： Apache Jena Fuseki：Jena Fuseki是一个SPARQL服务，通过HTTP提供使用SPARQL协议的REST式SPARQLHTTP更新，SPARQL查询和 在apache-jena-fuseki的目标文件夹下用命令行输入命令java -jar fuseki-server.jar，启动Fuseki服务。 系统的流程为：解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到答案。
1.3K20编辑于 2023-07-10 - 来自专栏春天和爱情の樱花
好看的web色css
因为配置在服务器上，也称为SSL… Apache Jena Fuseki使用Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，其可以作为操作系统服务、Java网络应用…
2.2K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏新智元
【统览整个学术圈】上交大发布知识图谱AceKG，超1亿实体，近100G数据量
AceKG以结构化的Turtle文件格式给出（具体格式见下表），致力于减少数据预处理的不便，同时更易于机器处理，支持全部Apache Jena API。 ? ? ? Turtle文件格式示意图：按论文、作者、领域、机构、会议、领域等类别进行存储 在工程架构上，AceKG使用Apache Jena框架进行驱动。 Apache Jena（http://jena.apache.org）使用TDB数据库存储三元组数据，并且提供SPARQL引擎支持对三元组数据进行查询。 ?
2.8K60发布于 2018-03-21 - 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践（1）
基于表运算（Tableaux）及改进的⽅法： FaCT++、 Racer、 Pellet Hermit等 基于Datalog转换的⽅法如KAON、 RDFox等 基于产⽣式规则的算法（如rete）： Jena 相关工具介绍 Drools Jena 提供了处理RDF、 RDFS、 OWL数据的接口，还提供了一个规则引擎 Model m = ModelFactory.createDefaultModel(); 基于Jena实现演绎推理 ? 添加推理机 jena推理使用的是InfModel，可以基于Model构造，实际上在原来的Model之上加了个RDFS推理机 InfModel inf_rdfs = ModelFactory.createRDFSModel • 不一致检测, jena的另一个常用推理就是检验data的不一致。
3.2K40发布于 2020-02-18 - 来自专栏WebJ2EE
【知识图谱】：科普——万维网、语义网、知识图谱、RDF、RDFS、OWL、SPARQL、RDB2RDF、D2RQ、Protege
D2RQ mapping is itself an RDF document written in Turtle syntax. the D2RQ Engine, a plug-in for the Jena Semantic Web toolkit, which uses the mappings to rewrite Jena API calls to SQL queries against the database 参考： 《知识图谱 方法、实践与应用》 An Introduction to RDF and the Jena RDF API： http://jena.apache.org/tutorials/
6K21发布于 2021-09-02 - 来自专栏全栈程序员必看
本体编辑、知识推理与检索
初始化本体文件 通过protege构建好的本体文件保存为一个owl文件，接下来要对其进行编辑推理检索，这些工作通过调用OWLAPI和Jena API实现。首先读入owl文件。 6.pellet推理机推理 7.推理结果检索 检索这里用的方法是使用jena执行sparql进行查询。 8.其他 另外，在整个工程中引用了别的库，在引用外部jar的时候把该引的都引了，主要用到的有owl api、pellet、Jena这几个。
1.9K30编辑于 2022-08-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号