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，包括abstract、infobox、category和pagelink等信息。DBpedia目前拥有127种语言的超过2800万个实体与数亿个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，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的大规模本体，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（TypeInference)，获得大量的实体与概念之间的IsA关系（如：“Elvis Presley”IsA“AmericanRockSingers”），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的构建，又利用相同的方法对不同语言的维基百科进行抽取，完成了Yago3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。
Wikidata是一个可以自由协作编辑的多语言百科知识库，由维基媒体基金会发起，期望将维基百科、维基文库、维基导游等项目中的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），而reference则表示一个claim的出处，可以为空值。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，并且目前Freebase正在往Wikidata上迁移，以进一步支持谷歌的语义搜索。Wikidata支持数据集的完全下载。
BabelNet是目前世界范围内最大的多语言百科同义词典，它本身可以视为一个由概念、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's republicof 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。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HTTPAPI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。
ConceptNet是一个大规模的多语言常识知识库，其本质为一个以自然语言的方式描述人类常识的大型语义网络。ConceptNet 起源于一个众包项目OpenMindCommonSense，自1999年开始，通过文本抽取、众包、融合现有知识库中的常识知识以及设计一些游戏从而不断获取常识知识。ConceptNet中共拥有36种固定的关系，如IsA、UsedFor、CapableOf等。ConceptNet目前拥有304个语言的版本，共有超过390万个概念，2800万个声明（statements，语义网络中边的数量），正确率约为81%。另外，ConceptNet目前支持数据集的完全下载。
第11章 知识图谱
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