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智合同(小智)
合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术,为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含:合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先,智合同利用A
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软件开发新手必备数据编码IP
小编在这里根据知识图谱整理了CSDN站内的优质文章300篇,帮助见习工程提升技术能力、实现系统化学习!基础IT技术文章300篇大合集包含:【信息/编码】进制转换25篇、数据编码25篇;【IP/组网】网关与网段25篇、IP协议26篇、主机与DNS23篇、访问控制37篇;【程序逻辑】JavaScript29篇、常用算法37篇;【Web基础】HTML31篇、CSS32篇、DOM与BOM23篇扫码添加小助
- 知识图谱最新权威综述论文解读:实体发现
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上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分,本期我们将一起学习这篇论文的实体发现部分。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdfarxiv.org1实体发现本节将基于实体的知识获取区分为若干细分任务,
- 视频回放- Neo4j “图,无处不在 ”关联系列线上研讨会 : 知识图谱助力企业提升数据应用价值
Jennifer726
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感谢您注册参加1月12日Neo4j“图,无处不在”关联系列线上研讨会-知识图谱助力企业提升数据应用价值。以下是相关内容视频回放。欢迎推荐给更多的同事和朋友观看。图的影响力-回顾2021,展望2022(Dr.JimWebber,Neo4j首席科学家)https://www.bilibili.com/video/BV1V44y1L7kX/从数据分析到数据智能-Neo4j知识图谱介绍(金昕,Neo4j高
- 构建生物医学知识图谱from zero to hero (4):通过Neo4j构建知识图谱
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图数据库是一种专门用于存储图形数据的NoSQL数据库。与传统的关系型数据库和其他NoSQL数据库不同,图数据库利用图形数据模型来存储和管理数据。图形数据模型由节点和边组成,节点代表实体,边代表实体之间的关系。例如,在社交网络中,用户可以表示为节点,朋友关系可以表示为边。图数据库具有以下特点:灵活的数据模型:图数据库采用图形数据模型,可以灵活地存储和表示各种类型的数据,例如社交网络、地图、知识图谱等
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曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习(MachineLearning,ML)是一门跨学科的学科,它使用计算机模拟或实现人类学习行为,通过不断地获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构,从而提高自身的性能。简单来说,机器学习就是让计算机从数据中学习规律,并根据这些规律对未来数据进行预测。机器学习的发展历程可以追溯到上世纪50年
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- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
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下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 如何选择知识图谱的智能问答方法
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知识图谱人工智能
在选择基于知识图谱的智能问答方法时,可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求:问题的结构化程度:如果您的问题主要是结构化的,即遵循一定的格式和模板,那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。相反,如果问题形式多样,结构不固定,那么基于语义解析或深度学习的方法可能更合适。问题的复杂性:对于简单明了的问题,基于模板或信息检索的方法可能更加高效。然而,对于复杂、模糊或需要深入理解的问题,基于语义解
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Komorebi_9999
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要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 毕业设计:基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化
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文章目录项目介绍部署步骤项目运行项目介绍github地址:https://github.com/chizhu/KGQA_HLM?tab=readme-ov-file基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化:应该是重庆邮电大学林智敏同学的毕业设计,在学习知识图谱的过程中参考使用。文件树:app.py是整个系统的主入口templates文件夹是HTML的页面|-index.html欢迎界面|-searc
- 知识图谱:py2neo将csv文件导入neo4j
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文章目录安装py2neo创建节点-连线关系图导入csv文件删除重复节点并连接边安装py2neo安装python中的neo4j操作库:pipinstallpy2neo安装py2neo后我们可以使用其中的函数对neo4j进行操作。图数据库Neo4j中最重要的就是结点和边(关系),结点之间靠边联系在一起,每个结点也有属于自己的属性。也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点(Nod
- Python爬虫知识图谱
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下面是一份详细的Python爬虫知识图谱,涵盖了从基础入门到进阶实战的各个环节,涉及网络请求、页面解析、数据提取、存储优化、反爬策略应对以及法律伦理等多个方面,并配以关键点解析和代码案例,以供读者深入学习和实践。一、Python爬虫基础概念1.1网络爬虫简介-网络爬虫是一种自动浏览互联网上的信息资源,并按照一定规则抓取所需数据的程序或脚本。它模仿人类访问网页的行为,获取并解析网页内容。-作用:网络
- 数据仓库、大数据平台、数据中台的区别
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问题导读:1、如何理解数据中台?2、数据仓库、大数据平台、数据中台都是什么?3、大数据平台硬件架构如何设计?4、数据仓库、大数据平台、数据中台架构如何理解?一、层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数
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- 【7】知识融合
铁盒薄荷糖
知识图谱实战6+3天知识图谱人工智能
知识融合(也称本体对齐、本体匹配、实体对齐),即合并两个知识图谱(本体),基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。需要确认的是:等价实例:实体的匹配,左右两个人是同一个人等价类/子类:摇滚歌手是歌手的子类等价属性/子属性:出生于出生日期是等价的属性一、主要任务1、实体链接实体链接(entitylinking)是指对于从文本中抽取得到的实体对象,将其链接到知识库
- 知识图谱学习笔记03-知识图谱的作用
丰。。
知识图谱知识图谱学习笔记人工智能逻辑回归
语义搜索知识图谱在语义搜索方面扮演着非常重要的角色。传统的文本搜索引擎基本上是基于关键词匹配的方式进行搜索,这种方式容易受到搜索词语的表述方式和不同语言之间的差异的影响,而无法深入理解用户的意图和查询目的。而知识图谱则提供了一种更加精确和全面的语义搜索方式。知识图谱中的实体、属性和关系之间的语义关联,可以被用于进行语义搜索。对于用户输入的查询,搜索引擎可以通过对知识图谱的语义结构进行分析,推断出用
- 使用知识图谱来表示普通操作系统实时操作系统以及物联网操作系统
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能知识图谱物联网人工智能
在计算机科学领域,操作系统(OperatingSystem,OS)是一种至关重要的软件,它管理计算机硬件和软件资源,为用户和应用程序提供交互界面。操作系统有多种类型,包括普通操作系统、实时操作系统(RTOS)和物联网操作系统(IoTOS)。为了更好地表示这些操作系统,我们可以使用知识图谱(KnowledgeGraph)来建模它们的基本概念、特性、应用场景等。知识图谱的定义与结构知识图谱是一种结构化
- ConvE,知识图谱嵌入(KGE) autodl 服务器运行
zhous_
服务器python
参考:博客地址项目地址项目地址主要配置采用autodl服务器环境如下配置路径服务器配置实例创建完成后打开jupyterlab打开终端输入vim~/.bashrc然后enter进入然后英文输入法下按i进入编辑模式底部会变为INSERT然后在最后一行加上source/root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh然后按esc最后英文状态下输入:wq保存退出注意有个英文冒号
- 使用Autodl云服务器或其他远程机实现在本地部署知识图谱数据库Neo4j
时光诺言
服务器知识图谱数据库ssh
本篇博客的目的在于提高读者的使用效率温馨提醒:以下操作均可在无卡开机状态下就可完成一.安装JDK和Neo4j1.1ssh至云服务器打开你的pycharm或者其他IDE工具或者本地终端,ssh连接到autodl的服务器。(这一步很简单如下图)1.2安装JDK由于我想使用Neo4j的最新版,所以需要安装JDK=21的版本:直接按照下述命令依次进行即可:更新包管理器(可选,但推荐):(Ubuntu命令)
- [Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解
Eastmount
python人工智能实体识别BiGRU-CRFKeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。这篇文章将以中文语料为主,介绍中文命名实体识别研究,并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!由于上一篇文章详细讲解ATT
- 基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统
程序员~小强
neo4j汽车知识图谱
介绍:请使用前务必读一下README.md,系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统,包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体,十几个关系,数据量实体7000+,关系9000+整个系统使用django构建,自带了一份数据,比较完整,有初始化数据接口,每次务必初始化数据后使用,neo4j按照README.md初始化,注意初始化可能需要一个多小时。底层数据库知识图谱采用neo4j,关系型数据库采用sqli
- 构建智能电影知识图谱问答系统
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我们知道自然语言处理是让机器能够看懂并理解人类所说的语言,能够像人类一样进行交互,和人对话。从自然语言的角度看,NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分,就是理解文本和文本生成。具体应用领域几乎覆盖日常生活,如提取文章摘要,文本情感分析,淘宝京东上机器人客服的智能问答,实体命名识别,知识图谱,信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢?我们总不能直接
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- NSsimulation:使用python模拟Navier-Stokes equations(ns方程),附项目GitHub地址,亲测可用。(2023 apmcm、2024美赛)
货又星
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- select in order by , mysql排序
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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