知识图谱中属性和关系的区别？

知识图谱中属性和关系的区别主要是在于其面对的实体不同。

为了方便计算机的处理和理解，知识图谱使用了更加形式化、简洁化的方式去表示知识，就是三元组（triple）。

“姚明出生于中国上海” 可以用三元组表示为(Yao Ming, PlaceOfBirth, Shanghai)。

这里我们可以简单的把三元组理解为(实体entity,实体关系relation,实体entity)。如果我们把实体看作是结点，把实体关系（包括属性，类别等等）看作是一条边，那么包含了大量三元组的知识库就成为了一个庞大的知识图。

实体关系分为两种，一种是属性property，一种是关系relation。其最大区别在于，属性所在的三元组对应的两个实体，常常是一个topic和一个字符串，如属性Type/Gender，对应的三元组（Justin Bieber, Type, Person），而关系所在的三元组所对应的两个实体，常常是两个topic。如关系PlaceOfBrith，对应的三元组（Justin Bieber, PlaceOfBrith, London）。

在发挥处理海量差异性数据优势方面，KGB知识图谱功能很好的发挥了大数据时代的知识图谱构建优势，能够实现以下几种功能：

1. 文档解析： KGB知识图谱引擎，可轻松解析多种格式与版本文档：TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件，可直接解析输出为word格式文件，保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息，OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
2. 知识抽取：KGB知识图谱引擎，可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识（主体、客体、时间、地点、金额、条款等），准确率高达90%，实现知识的快速生成。
3. 知识关联：KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力，推理出暗含的知识与结论，丰富知识图谱。
4. 知识较验：KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验，包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正，更有知识工程师进行知识精准校验，保证知识图谱的准确性。