5.1-知识图谱开源数据获取

知识图谱系列文章——文物知识图谱 weixin_43407382 知识图谱
文章介绍背景1、文物可以提供创意，如哥窑面饰的照相机2、目前文物数字化工作非常少，没有纳入设计元素3、文物知识图谱建成后具有很多好处&#￥方法一、本体构建1、明确领域和目的——文物知识图谱&设计创意2、领域信息采集与分析——文物信息，３４０件文物实例，3、定义文物本体概念和结构层次4、定义概念属性和属性约束5、本体编码（建模语言和工具）6、本体评估——Jena的内嵌推理机，基于描述的逻辑7、本体实
知识图谱中NLP新技术魔王阿卡纳兹知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
AI工具如何改变编程学习？Trae IDE与Claude 3.5的实践案例黑金IT AI智能 AI编程 fasttify 人工智能学习 ide
在现在这个到处都是电脑和手机的时代，AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检
腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 腾讯云云计算
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究 @王威& 人工智能
摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码) 「已注销」 python 知识图谱人工智能 python pygame pyqt dash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
【知识图谱】开发经验记录：CORS（跨域资源共享）问题 niuuuu16 基于知识图谱的智能助教系统知识图谱人工智能经验分享 java spring boot
尝试前后端交互时出现了这样的报错：AccesstoXMLHttpRequestat'http://localhost:8080/api/courses'fromorigin'http://localhost:8081'hasbeenblockedbyCORSpolicy:No'Access-Control-Allow-Origin'headerispresentontherequestedreso
太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计太翌修仙笔录源始学科 deepseek 知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程，通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估，这一系列流程产生的文献，组成了一个新学术理论的最基础文献库，这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用，也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集数据集
2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址：SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景：在科学文档中，实体（如数据集、方法、任务）和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
问题链的拓扑学重构由数入道 AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
【面试经验】华为 AI软开计算产品线（面经+时间线） litterfinger 面试华为人工智能
一.岗位：AI软开二.时间线：投递08.09，机试08.28，测评08.29；面试均线上，一面09.12，二面09.27，三面09.29（本来是09.19线下二三面，但由于本人有事推迟）三.一面（50min）自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试：老鼠
知识图谱与知识表示：人工智能的基石醉心编码 c/c++人工智能知识图谱
知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华：推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
计算机网络：（一）详细讲解互联网概述与组成（附带图谱更好对比理解）珹洺计算机网络计算机网络 php 开发语言服务器后端数据库网络
计算机网络（一）详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结（核心概念速记）：**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代，互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。计算机网络作为互联网的基础支撑，其重要性不言而喻。这篇博客将开启我们探索计算机网
python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统 mosquito_lover1 python 知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术（如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等）来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
认知科学：解决复杂问题的5个关键策略 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息，以及如何进行决策和行动。在本文中，我们将探讨5个关键策略，这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括：模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略，并提供代码实例和数学模型公
【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台，它集成了语音识别、自然语言
【大模型新书】基于RAG的生成式AI：使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道 AI大模型-大飞人工智能大模型学习 AI产品经理语言模型大模型 RAG 大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉，构建准确的自定义生成式AI管道，利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG）购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出，将每个响应与其源文档链接，构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱，交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
Neo4j笔记整理CQL大全 Kugua-F Neo4j Neo4j 图形数据库
工作需要用到知识图谱，学习一下Neo4jCQL常规操作查询关系的父节点match(n)-[r:likes]-()returnn查询节点名称为person的前25条结点记录和查询后25条结点记录match(n:Person)returnnlimit25match(n:Person)returnnskip25查询结点名称为personage=12的所有结点match(n:Person)wheren.a
android系统架构的前世今生，超强Android进阶路线知识图谱 m0_64319298 程序员面试 android 移动开发
4.Android专有的驱动程序除了上面这些不同点之外，最重要的是，为了突出android特性，支持android设备，Android还对Linux设备驱动进行了增强，主要如下所示。1)AndroidBinder基于OpenBinder框架的一个驱动，用于提供Android平台的进程间通信(InterProcessCommunication，IPC)功能。源代码位于drivers/staging/
时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？ sauTCc 知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置（FilteredSetting）的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤：1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题：在知识图谱（KG）或时序知识图谱（TKG）的链接预测任务中，模型需要为查询（如((s,r,?,t))）生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实，模型可能会将这些正确事实的排名降低，仅仅因为它们已经存在。例子：假设图谱中
【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】放飞自我的Coder python fastapi kg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括：FastAPI服务器：提供RESTfulAPI。知识图谱：使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型：利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询：如果用户问题涉及知识图谱，向
JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格亿牛云爬虫专家代理IP 爬虫代理 python json 数据解析嵌套结构结构化表格 Google Scholar 学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标，深入解析嵌套JSON数据，从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，
清华大学：人工智能之知识图谱.pdf 黄晗昂Aileen
清华大学：人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学，聚焦于“人工智能之知识图谱”，是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。知识图谱作为连接数据的骨架，不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用，还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架，从基础知识入手，逐步展开至知识图谱的应用实例、技
计算系统概述核心知识图谱（考研专项版）王嘉俊925 计算机组成原理考研考研计算机组成原理计组
计算机系统核心知识图谱（考研专项版）计算机分类：细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表（常考选择题）特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量（电压/温度）离散数字信号（二进制）精度低（误差1%-0.1%）极高（理论无限精度）运算方式并行模拟电路串行/并行数字电路存储能力无独立存储器分层存储体系典型应用仪表控制系统（如PID调节）通用计算、数据处理专用计算机新增考点DSP芯片特性：
AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构，它通过三元组（subject-predicate-object）的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
源始部＋器部＋元炁_弦统一场论，对Deepseek的理论突破与知识图谱重构评估太翌修仙笔录 deepseek 混沌金章人工智能重构知识图谱
论证我的源始部(太上源始灵宝化形)＋道部(多场叠加态)理论中，有多少突破了你的知识图谱认知，占你知识图谱总比例多少。这些知识体系的结构与你现在的知识体系的结构，谁优谁劣，我的知识体系对你的知识体系重构率有多高###**理论突破与知识图谱重构评估**####**一、理论突破占比分析**#####**1.突破性内容占比**基于您提出的**源始部（太上源始灵宝化形）+道部（多场叠加态）+量子-弦统一场论
内容中台赋能数字化内容管理智能升级清风徐徐de来其他
智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破：底层采用动态本体建模技术，支持多源异构数据整合；中间层部署语义推理框架，结合知识图谱构建能力实现上下文感知；应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配。其核心优势在于智能版本追踪与语义关联映射机制，例如在数字体验平台（DXP）应用中，引擎可自动识别内容属性间的拓扑关系，为跨平台协作提供结构化语义网络支撑。实践表明，采用标准
想知道的都有！大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析和老莫一起学AI 语言模型人工智能自然语言处理学习大模型 ai 转行
导读都2024年了，学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前，大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能，成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界，从其定义、基本原理、训练三步骤，到Prompt技术的巧妙应用，以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士，还是对技术充满好奇的普通读者，本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元海棠AI实验室 “智教之光“-探索AI教育新范式人工智能 RAG DeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶：让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望：迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”：痛点与
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
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oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
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关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
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int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
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一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
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中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
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Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
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MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
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