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文档简介

20/24网页知识抽取与组织第一部分网页抽取原理及方法 2第二部分网页结构分析与识别 5第三部分网页内容抽取技术 8第四部分实体识别与关系抽取 10第五部分知识组织与表示 13第六部分抽取知识的质量评估 15第七部分网页抽取系统应用 18第八部分网页知识抽取发展趋势 20

第一部分网页抽取原理及方法关键词关键要点结构化网页

1.网页中的内容按特定结构组织，使用HTML标签标记不同元素。

2.结构化网页便于机器解析和抽取，无需复杂的预处理工作。

3.微数据、JSON-LD等规范化结构化数据格式，提升网页可抽取性。

非结构化网页

1.网页内容以文本形式呈现，缺乏清晰的结构和语义标注。

2.非结构化网页的抽取难度较高，需借助自然语言处理和机器学习技术。

3.基于规则、模板、机器学习等方法，对文本内容进行语义分析和抽取。

基于规则的抽取

1.根据预先定义的规则，对网页内容进行匹配和提取。

2.规则需要人工编写，针对特定网站设计，灵活性较差。

3.适合抽取结构化网页，但无法应对复杂和动态网页。

基于模板的抽取

1.使用预定义的模板，匹配网页内容中的特定模式。

2.模板可根据不同网站的布局和内容进行定制，灵活性较强。

3.适用于抽取半结构化的网页，但对网页结构变化敏感。

基于机器学习的抽取

1.利用机器学习算法，从网页文本中自动学习抽取规则。

2.训练数据对算法性能的影响较大，需要大量标注数据。

3.可应对非结构化的网页，抽取精度和鲁棒性较高。

网页组织

1.抽取出的网页信息需要进行组织，以方便后续处理和利用。

2.可采用树形结构、关系数据库、图数据库等方式组织网页数据。

3.规范化的数据结构，有利于信息共享、数据分析和可视化展示。网页抽取原理

网页抽取是提取和组织网页中结构化数据的过程。其基本原理是通过分析网页的结构和内容，识别出感兴趣的数据元素并将其提取出来。

网页抽取通常使用以下策略：

*标签识别：解析网页的HTML或XML标记，识别出与特定数据元素相关的标记。

*正则表达式：使用正则表达式模式匹配文本，提取所需的数据。

*自然语言处理（NLP）：分析文本内容，识别实体、关系和语义结构。

*机器学习：训练机器学习模型，自动从网页中提取特定类型的数据。

网页抽取方法

根据网页抽取的自动化程度，可将其分为以下几种方法：

1.手动抽取

由人工手动识别和提取网页数据，该方法准确性高，但效率低，且难以处理大量网页。

2.基于规则的抽取

使用一组预定义规则，对网页数据进行抽取。这种方法相对简单，但难以处理结构复杂的网页。

3.基于模式的抽取

使用正则表达式或XPath等模式，从网页中提取数据。这种方法具有较好的自动化程度，但对模式的准确性要求较高。

4.基于机器学习的抽取

利用机器学习算法训练模型，自动从网页中提取特定类型的数据。这种方法具有较高的自动化程度和准确性，但模型训练过程耗时。

5.视觉抽取

使用计算机视觉技术，分析网页的视觉元素，例如图像和图表，提取相关数据。

6.基于图谱的抽取

将网页内容构建成知识图谱，通过图谱查询提取数据。这种方法可以很好地组织和关联来自不同网页的数据。

网页抽取技术

网页抽取技术不断发展，以下是一些常用的技术：

*HTML解析器：解析HTML或XML文档，提取数据元素。

*DOM树：表示网页文档结构的树形结构，便于数据提取。

*CSS选择器：基于CSS样式选择器，定位和提取网页元素。

*自然语言工具包（NLP）：用于识别和提取文本中的实体和关系。

*机器学习库：用于训练和部署机器学习模型。

网页抽取应用

网页抽取在许多领域都有着广泛的应用，包括：

*网络爬虫：收集和整理来自网页的数据。

*信息检索：从网页中提取相关信息，提高搜索效率。

*数据挖掘：从网页中提取有价值的信息，进行数据分析和决策。

*价格比较：从电子商务网站中提取产品信息和价格进行对比。

*社交媒体分析：从社交媒体平台中提取用户数据和互动信息。第二部分网页结构分析与识别关键词关键要点网页结构树解析

1.使用树形结构表示网页元素的层次关系，其中根节点代表网页根元素，子节点代表嵌套元素。

2.通过遍历树结构，可以获取每个元素的标签、属性和内容。

3.通过分析树结构，可以了解网页的布局、语义和逻辑关系。

DOM树构建

1.利用HTML解析器构建一个表示网页结构的DOM树。

2.DOM树包含所有网页元素的完整信息，包括标签、属性、内容和事件监听器。

3.通过访问DOM树，可以动态修改网页结构和内容。

CSS选择器

1.使用CSS选择器对网页元素进行精确匹配。

2.CSS选择器支持各种语法，包括标签名、类名、ID、属性和关系选择器。

3.通过运用CSS选择器，可以高效地获取和操作特定的网页元素。

正则表达式匹配

1.使用正则表达式对网页文本进行模式匹配。

2.正则表达式提供了灵活而强大的匹配功能，可以处理复杂的文本模式。

3.通过使用正则表达式，可以从网页中提取特定格式的信息，如电子邮件地址、电话号码和日期。

自然语言处理

1.将网页文本视为自然语言，利用自然语言处理技术进行语义分析。

2.通过词法分析、句法分析和语义分析，可以理解网页文本的含义和结构。

3.自然语言处理技术有助于从网页中提取关键词、实体和关系。

机器学习模型

1.训练机器学习模型来识别网页结构和信息。

2.利用监督学习或无监督学习方法，模型可以学习从网页中提取特定类型的特征和模式。

3.机器学习模型可以自动化网页知识抽取任务，并提高抽取效率和准确性。网页结构分析与识别

网页结构分析与识别是网页知识抽取与组织中一项关键任务，其目的是解析网页的结构和内容，提取出有价值的信息。

网页结构模型

网页结构通常可以表示为一棵树形结构，称为DOM(DocumentObjectModel)树。DOM树中的每个节点代表页面上的一个元素，如`<html>`、`<body>`、`<p>`等。节点之间的关系反映了元素的父子关系。

结构识别方法

识别网页结构的方法主要包括：

*HTML解析器：使用HTML解析器（如BeautifulSoup、lxml）解析HTML代码，生成DOM树。

*正则表达式：使用正则表达式匹配特定的HTML标签模式，提取出相应的结构信息。

*DOM操作：直接操作网页的DOM，提取结构信息。

语义分析

网页结构识别完成后，需要进行语义分析，识别出内容的语义角色。常用的方法包括：

*模式匹配：根据预定义的模式，匹配出特定类型的语义角色（如标题、正文、表格等）。

*机器学习：训练机器学习模型，根据特征识别出语义角色。

*外部知识库：利用外部知识库（如词典、本体）进行语义标注。

常见结构识别技术

*标题识别：使用模式匹配或机器学习识别页面上的标题元素（如`<h1>`、`<h2>`）。

*正文识别：利用正则表达式或语义分析识别页面上的正文内容，排除导航栏、页脚等无关元素。

*表格识别：通过提取`<table>`、`<tr>`、`<td>`等标签，识别出页面上的表格结构。

*列表识别：识别页面上的有序列表（`<ol>`）和无序列表（`<ul>`），提取出列表项。

*图片识别：提取页面上的`<img>`标签，识别出图片的URL、尺寸等信息。

挑战

网页结构分析与识别面临以下挑战：

*复杂性和多样性：网页结构复杂多样，不同网站的结构存在差异。

*动态内容：网页内容可能是动态加载的，这给结构识别带来困难。

*错误和不规范性：网页代码中可能存在错误和不规范性，影响结构识别精度。

应用

网页结构分析与识别技术广泛应用于：

*信息检索：抽取网页内容，构建索引库。

*数据挖掘：从网页中提取数据，进行数据分析。

*信息提取：抽取特定类型的信息，如产品信息、新闻事件等。第三部分网页内容抽取技术网页内容抽取技术

网页内容抽取，也称为网页挖掘，是指从网页中提取结构化数据的过程，这些数据可以用于各种应用程序，例如文本挖掘、信息检索和知识管理。

网页内容抽取技术分为两类：基于规则的技术和基于机器学习的技术。

基于规则的技术

基于规则的技术依赖于人工编写的规则来提取网页中的特定数据。这些规则通常基于特定网页的结构和布局。基于规则的技术具有以下优点：

*准确性高：如果规则编写得当，则可以准确提取所需的数据。

*速度快：规则匹配是一种快速且高效的处理方式。

*可解释性强：规则易于理解和维护。

但是，基于规则的技术也有其局限性：

*需要人工干预：需要为每个网页手动编写规则。

*灵活性差：规则无法适应网页结构或布局的变化。

*维护成本高：当网页结构或布局发生变化时，需要更新规则。

基于机器学习的技术

基于机器学习的技术利用机器学习算法自动学习网页结构和布局，并从中提取数据。这些算法可以根据训练数据集中的示例来学习模式和特征。基于机器学习的技术具有以下优点：

*灵活性强：可以适应网页结构或布局的变化。

*可扩展性强：可以处理大量的网页。

*无需人工干预：无需为每个网页手动编写规则。

但是，基于机器学习的技术也有其局限性：

*准确性较低：特别是在处理复杂或不一致的网页时，准确性可能较低。

*速度较慢：机器学习算法比基于规则的技术更耗时。

*可解释性差：训练后的模型可能难以理解和解释。

网页内容抽取技术的发展

近年来，网页内容抽取技术取得了显着进展，主要得益于以下因素：

*机器学习算法的进步：特别是深度学习算法的发展，提高了抽取技术的准确性和灵活性。

*分布式计算的兴起：使得可以大规模处理网页数据。

*自然语言处理技术的进步：使得可以从网页文本中提取有意义的信息。

网页内容抽取的应用

网页内容抽取技术有广泛的应用，包括：

*文本挖掘：从网页中提取文本并进行分析。

*信息检索：从网页中检索特定信息。

*知识管理：从网页中收集和组织知识。

*Web数据集成：从不同的网页中集成数据。

*产品比较：从电子商务网站中提取产品信息进行比较。

*舆情监测：从新闻网站和社交媒体中提取与特定主题相关的信息。

*市场研究：从网页中收集客户反馈和市场数据。

网页内容抽取的挑战

尽管取得了进展，网页内容抽取仍然面临一些挑战，包括：

*网页结构复杂：网页结构和布局千差万别，数据抽取变得具有挑战性。

*数据噪声：网页中往往包含大量的噪声和不相关的数据，影响抽取的准确性。

*语义歧义：网页文本中的单词和短语往往具有多个含义，导致抽取困难。

*受限访问：某些网页可能需要登录或授权才能访问，限制了抽取数据的可能性。

*进化和更新：网页结构和布局经常更新，导致抽取模型失效。第四部分实体识别与关系抽取关键词关键要点实体识别

1.实体识别是识别文本中实体的子任务，包括人、组织、地点、事件等。

2.常见的实体识别方法包括基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法。

3.实体识别技术广泛应用于信息提取、问答系统和知识图谱构建等领域。

关系抽取

1.关系抽取是识别文本中实体之间关系的子任务，如从属关系、空间关系和时间关系。

2.关系抽取方法通常基于实体识别结果，利用机器学习或深度学习模型提取实体之间的依赖关系。

3.关系抽取技术在文本摘要、机器翻译和情感分析等自然语言处理任务中有重要应用。实体识别

实体识别旨在从非结构化文本中检测和分类特定的实体，如人名、地点、组织、时间和数量。

*方法：

*模式匹配：基于预定义规则或模式匹配技术。

*机器学习：利用特征工程和分类算法。

*基于词嵌入：使用分布式表示捕捉语义信息。

关系抽取

关系抽取的任务是从文本中识别实体之间的语义关系，如婚姻、雇佣、居住等。

*方法：

*基于规则：手工定义关系模式和规则。

*统计方法：使用统计模型（如条件随机场）来捕获关系模式。

*神经网络：利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）学习关系特征。

实体识别与关系抽取结合

*联合模型：将实体识别和关系抽取集成到一个统一的模型中，通过联合优化提高准确性。

*流水线模型：以流水线方式执行实体识别和关系抽取，其中实体识别的结果作为关系抽取的输入。

*层次模型：采用层次结构，首先对文本进行分块，然后在各个块内执行实体识别和关系抽取。

评估指标

实体识别和关系抽取的评估指标包括：

*准确率：正确识别实体或关系的数量与总数量的比率。

*召回率：识别出所有相关实体或关系的数量与实际数量的比率。

*F1分数：准确率和召回率的调和平均值。

数据集

用于实体识别和关系抽取的常用数据集包括：

*CoNLL-2003：实体识别和命名实体识别数据集。

*TACKBP：文本分析会议知识库人口数据集。

*NYT：《纽约时报》语料库，用于关系抽取。

应用

实体识别和关系抽取在广泛的应用中发挥着重要作用，包括：

*信息提取：从文本中提取结构化信息。

*问答系统：为复杂问题提供基于事实的答案。

*文本挖掘：从文本中发现隐藏模式和见解。

*自然语言处理：提供对文本语义的深入理解。第五部分知识组织与表示关键词关键要点【知识本体构建】

1.定义和描述知识领域，建立概念层次结构和关系模型。

2.采用形式化语言（如RDF、OWL）表示本体，并将其与外部数据源关联。

3.利用本体推理机制推断隐含知识，提高知识表示的丰富度和可扩展性。

【知识标签】

知识组织与表示

知识组织是将知识划分为有意义组别的过程，以使知识能够被有效检索和访问。在网页知识抽取中，知识组织对于将抽取的知识片段表示为结构化信息至关重要。

层次结构与分类

层次结构将知识组织成树形结构，其中节点代表知识类别，子节点从父节点继承属性。分类将知识分组到互不相交的类别中，每个知识片段只能属于一个类别。

本体与语义网络

本体提供了一个概念及其相互关系的正式化和结构化的表示。本体通常使用描述逻辑来定义概念、属性和关系。语义网络也是知识表示形式，但与本体相比，它们通常更灵活且更具推论性。

图模型

图模型使用节点表示实体，使用边表示实体之间的关系。图模型允许表示复杂的知识结构，例如依赖关系、因果关系和空间关系。

其他知识表示形式

*属性列表（PropertyLists）：以键值对的形式表示知识，其中键是属性名称，值是属性值。

*资源描述框架（RDF）：一种灵活的语义网络模型，用于表示知识片段及其相互关系。

*OWL（网络本体语言）：W3C推荐的用于描述本体的标准语言，具有强大的推理能力。

知识组织和表示的优点

*提高检索效率：结构化的知识表示可以加快知识检索，特别是在处理大量知识片段时。

*知识共享和重用：标准化的知识表示形式有助于在不同系统和应用程序之间共享和重用知识。

*推理和挖掘：知识组织和表示为知识推理和挖掘提供了基础，允许从现有知识中提取新见解或预测。

知识组织和表示的挑战

*知识本体论：确定知识域的适当本体论模型至关重要，以确保准确和一致的知识表示。

*词汇映射：不同的知识组织和表示形式使用不同的词汇表，因此需要词汇映射来转换知识片段。

*规模：网页知识抽取通常会产生大量知识片段，需要高效的知识组织和表示策略来管理和处理这些信息。

结论

知识组织和表示在网页知识抽取中至关重要，因为它使抽取的知识片段能够以结构化和可访问的方式进行存储、检索和推理。通过运用层次结构、分类、本体、图模型和其他知识表示形式，可以提高知识检索效率，促进知识共享和重用，并为未来的知识推理和挖掘奠定基础。第六部分抽取知识的质量评估关键词关键要点抽取知识的质量评估

1.抽取准确率：评估抽取结果与预期正确结果之间的相似程度。一般使用精度、召回率和F1值等指标衡量。

2.相关性：评估抽取的知识与给定文档或查询的相关性。通常使用相关性评分或排名等指标评估。

3.全面性：评估抽取的知识是否涵盖文档或查询中表达的大部分信息。通常使用覆盖率或信息召回率等指标衡量。

抽取知识的结构化

1.知识组织：对抽取的知识进行组织和分类，使其具有清晰的结构和层次关系。

2.知识表示：选择合适的知识表示形式，如本体、图谱或语义网络，以表示抽取的知识。

3.知识关联：识别抽取的知识之间的语义关联，并建立链接或关联关系。

抽取知识的表示

1.符号化表示：将抽取的知识表示为符号或逻辑表达式，强调语义和结构。

2.向量化表示：将抽取的知识表示为向量或嵌入，强调语义相似性和关系。

3.混合表示：结合符号化和向量化表示，利用不同表示形式的优势。

抽取知识的应用

1.信息检索：提升搜索引擎、问答系统和推荐引擎等信息检索应用的性能。

2.知识图谱构建：构建涵盖丰富知识的大型知识图谱，支持知识挖掘和推理。

3.自然语言处理：辅助自然语言处理任务，如文本理解、信息抽取和机器翻译。

抽取知识的趋势和前沿

1.大规模知识抽取：利用大数据和分布式计算技术，大规模抽取和组织知识。

2.知识推理和生成：将知识抽取与推理和生成技术相结合，扩展知识的应用范围。

3.跨语言知识抽取：打破语言障碍，实现跨语言的知识抽取和组织。网页知识抽取与组织：抽取知识的质量评估

引言

网页知识抽取是将非结构化网页内容转换为结构化信息的至关重要的过程。为确保所提取知识的准确性和可靠性，评估其质量至关重要。

评估方法

*手动标注：人类专家手动检查抽取的知识，将其与原始网页进行比较并标记其准确性。

*黄金标准比较：将抽取的知识与先前创建的高质量、人工标注的黄金标准数据集进行比较。

*交叉验证：使用不同的数据集子集进行训练和测试，以评估模型在不同数据集上的泛化能力。

*F1分数：综合考虑准确率和召回率的度量标准，用于评估模型的整体性能。

*精度：抽取的知识中正确知识的比例。

*召回率：原始网页中所有正确知识被提取的比例。

*F1-micro和F1-macro：分别计算每个实例的F1分数的平均值和所有实例的F1分数的平均值。

影响因素

影响知识抽取质量的因素包括：

*网页结构：页面布局、标记和段落结构。

*知识类型：要提取的事实、实体或关系的类型。

*抽取算法：用于从网页中提取知识的算法或模型。

*训练数据：用于训练抽取模型的数据量和质量。

*人类因素：手动标注或验证过程中的主观判断。

质量评估的意义

知识抽取质量评估对于以下方面至关重要：

*模型优化：识别抽取算法的弱点并进行改进。

*数据集准备：评估用于训练模型的数据集的准确性和完整性。

*结果解释：理解抽取知识的可靠性和准确性限制。

*用户信任：确保向用户提供高品质的信息。

实践建议

*使用具有代表性的网页数据集进行评估。

*聘请多名人类专家进行手动标注，以减少主观偏见。

*使用多种评估方法来获得全面的质量衡量标准。

*持续监测和改进抽取模型，以应对网页结构和知识类型变化。

conclusion

知识抽取质量评估是网页知识抽取不可或缺的环节。通过采用适当的评估方法并考虑影响因素，可以确保抽取的知识准确、可靠且具有实际意义。这对于提高模型性能、推动研究进展和建立用户信任至关重要。第七部分网页抽取系统应用关键词关键要点主题名称：搜索引擎

1.网页抽取技术以结构化形式呈现网页数据，极大地提高了搜索引擎的检索效率和结果准确性。

2.通过提取关键词、主题和元数据，抽取系统可以帮助搜索引擎更好地理解网页内容，进而精准匹配用户搜索意图。

3.网页抽取还可提供网页摘要，方便用户快速了解网页关键信息，提升搜索效率。

主题名称：电子商务

网页知识抽取与组织：网页抽取系统应用

1.信息检索

网页抽取系统可从网页中抽取结构化数据，为信息检索系统提供内容支持。通过对网页中标题、段落、图片等元素的抽取和组织，用户可以快速检索到所需信息。

2.数据分析

网页抽取系统可对网页数据进行深度分析，从中挖掘有价值的信息和规律。例如，企业可以利用网页抽取系统抽取竞争对手网站的页面数据，分析其产品策略、市场动态等。

3.内容聚合

网页抽取系统可从多个网页中抽取指定内容，并将其聚合到一个平台上。这种内容聚合服务方便用户获取全面、实时的信息，满足快速了解某个主题或事件的需求。

4.自动问答

网页抽取系统可与自然语言处理技术相结合，构建自动问答系统。通过对网页数据的抽取和组织，系统可以自动回答用户提出的问题，提供快速、准确的信息。

5.信息分类

网页抽取系统可对网页数据进行自动分类，将其归入特定的类别。这种信息分类服务方便用户快速定位所需信息，提高信息检索效率。

6.语料库构建

网页抽取系统可为语料库建设提供海量的数据资源。通过对网页数据的抽取和组织，可以构建特定领域的语料库，用于语言模型训练、信息抽取等研究和应用。

7.知识图谱构建

网页抽取系统可从网页数据中抽取实体、属性、关系等信息，用于构建知识图谱。知识图谱可以帮助用户建立不同实体之间的联系，深入了解复杂事物。

8.产品信息抽取

网页抽取系统可从电子商务网站的网页中抽取产品信息，包括产品名称、价格、规格、评论等。这些信息可用于构建商品搜索引擎、推荐系统等应用。

9.新闻事件抽取

网页抽取系统可从新闻网站的网页中抽取新闻事件信息，包括事件发生时间、地点、人物、事件类型等。这些信息可用于构建新闻聚合平台、舆情监测系统等应用。

10.社交媒体数据分析

网页抽取系统可从社交媒体平台的网页中抽取用户评论、互动数据等信息。这些信息可用于分析用户舆情、品牌声誉等，为企业提供决策支持。

11.医疗信息抽取

网页抽取系统可从医疗健康网站的网页中抽取医学知识、药物信息等信息。这些信息可用于构建医学知识库、疾病自查平台等应用。

12.金融信息抽取

网页抽取系统可从金融网站的网页中抽取股票行情、财经新闻等信息。这些信息可用于构建股票交易平台、投资决策支持系统等应用。第八部分网页知识抽取发展趋势关键词关键要点基于深度学习的知识抽取

1.预训练语言模型的应用：采用大型语言模型（例如BERT、GPT-3）来理解和抽取网页内容，实现高精度的知识抽取。

2.端到端模型的开发：整合知识抽取和知识组织的过程，通过端到端模型直接从网页中抽取并组织结构化知识。

3.跨模态知识抽取：利用图像、表格和文本等多种数据模态，实现全面的知识抽取，提高知识提取的准确性和丰富度。

基于知识图谱的知识组织

1.知识图谱的构建：利用抽取的知识构建大规模、结构化的知识图谱，实现知识的存储、组织和查询。

2.异构知识图谱的融合：将来自不同来源和格式的知识图谱进行融合，形成更全面、更丰富的知识基础。

3.知识图谱的推理：利用推理引擎对知识图谱进行推理，推导出新的知识，实现知识的扩展和深化。网页知识抽取发展趋势

1.基于深度学习和图神经网络的知识图谱构建

*深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和变压器架构，大幅提升了特征提取和文本理解的准确性。

*图神经网络（GNN）擅长处理知识图谱中的关系结构，有效提高了实体识别和关系抽取的性能。

2.多模态知识抽取

*随着社交媒体和多媒体内容的激增，知识抽取的研究范围从纯文本扩展到多模态数据，包括图像、视频和音频。

*多模态知识抽取技术将自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别（SR）等技术相结合，实现跨模态的知识整合。

3.弱监督和无监督学习

*传统知识抽取方法依赖于大量标注数据，但标注成本高昂且耗时。

*弱监督和无监督学习技术通过利用未标注数据或少量的标注数据，大幅降低了标注成本，提高了知识抽取的效率和覆盖范围。

4.实时知识抽取

*互联网上的海量信息不断实时更新，对实时知识抽取的技术需求日益增长。

*实时知识抽取技术通过流式数据处理和增量学习，能够动态跟踪和提取新知识，满足时效性要求。

5.多语言知识抽取

*互联网是一个全球化的网络，包含来自不同语言的丰富信息。

*多语言知识抽取技术打破了语言障碍，实现跨语言知识的提取和整合，扩展了知识抽取的覆盖范围。

6.知识图谱的演变与应用

*知识图谱已从简单的实体关系图谱演变为包含事件、过程、因果关系等复杂知识的语义网络。

*知识图谱在搜索引擎优化（SEO）、问答系统、推荐系统和决策支持等应用中发挥着越来越重要的作用。

7.知识抽取与信息检索的融合

*知识抽取与信息检索（IR）技术相互促进，形成新的研究方向。

*知识图谱为IR提供了结构化语义信息，提高了检索的精度和语义

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