ConceptNet简介

ConceptNet是Open Mind Common Sense project（2002）的知识图表版本，是基于一个人所知道的最基本事物的常识知识库。最后一次发布版本为5.2（ 2013）。谷歌知识图（2012）可能是最大和最通用的知识图，尽管其内容不是免费提供的。 ConceptNet的作用是提供一个足够大的、免费的知识图，重点关注自然语言中使用的单词（非命名实体）的常识意义。这种对单词的关注使得它特别符合将单词的意思表示为向量的思想。 两个突出的嵌入矩阵是word2vec嵌入，使用带负采样的skip grams对1000亿字的谷歌新闻进行训练（2013），以及GloVe 1.2嵌入，对8400亿字的普通爬网进行训练（2014年）。全息嵌入（2016）是从标记的知识图中学习的嵌入，这些嵌入的循环相关性给出了表示关系的向量。 ConceptNet的本质是一个三元组： ConceptNet的知识来源： （1）从开放思维常识（OMCS）和其他语言的姐妹项目中获得的事实； （2）使用自定义解析器解析Wiktionary中提取的信息； （3）旨在收集常识的“有目的的游戏”； （4）开放多语言WordNet及其其他的多语言并行项目； （5）JMDict，日语多语言词典； （6）OpenCyc，一个表示谓词逻辑中常识知识的系统 （7）DBPedia的子集，一个从Wikipedia信息框中提取的事实网络 ConceptNet规模： 包含2100多万条边和800多万个节点。它的英语词汇表包含大约1500000个节点，有83种语言，其中至少包含10000个节点。ConceptNet最大的输入源是Wiktionary，它提供了1810万条边，主要负责其庞大的多语言词汇表。然而，ConceptNet的大部分关系特征来自OMC和 “各种有目的” 的游戏，它们表达了术语之间的许多不同类型的关系。

ConceptNet 5.5关系 （1）ConceptNet 5.5单词关系： Symmetric relations:（对称关系） Antonym,DistinctFrom,EtymologicallyRelatedTo, LocatedNear, RelatedTo, SimilarTo, and Synonym Asymmetric relations:（不对称关系） AtLocation, CapableOf, Causes,CausesDesire, CreatedBy, DefinedAs, DerivedFrom, Desires, Entails, ExternalURL, F ormOf, HasA, HasContext, HasFirstSubevent, HasLastSubevent, HasPrerequisite, HasProperty, InstanceOf, IsA, MadeOf, MannerOf,MotivatedByGoal, ObstructedBy, PartOf, ReceivesAction, SenseOf, SymbolOf, and UsedFor 详见：https://github.com/commonsense/conceptnet5/wiki/Relations

ConceptNet用途： （1）构建单词嵌入 参考文献： ConceptNet 5.5: An Open Multilingual Graph of General Knowledge