图数据库知识图谱

python构建知识图谱

1,知识图谱1,何为知识图谱通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（HeterogeneousInformation）连接在一起而得到的一个关系网络。
DOCUVIX·2022-11-21 05:39

【AI研发日记4】根据截图识别出错误类型并给出相应的解决方案

我们写了一个简单的demo进行预测，通过识别出来的label链接图数据库返回对应
DOCUVIX·2022-11-21 05:09

【无标题】

知识图谱学习第一天最近有个项目要做某个领域的知识图谱，现阶段作者是小白，需要补很多东西。本人定位是该领域的专家，需要配合技术人员构建schema。
京城神仙·2022-11-21 05:35

知识图谱数据集

由于目前做知识图谱方向的人越来越多，但是大家还是对知识图谱的相关数据很缺乏，所以以下是我贴的一些知识图谱数据哦，有的还正在搜集中~~~情报领域（武器装备知识图谱）数据：https://github.com
fan0720·2022-11-21 04:55

知识图谱（四）——实体识别和扩展

实体是知识图谱的基本单元，也是文本中承载信息的重要语言单位。
__盛夏光年__·2022-11-21 04:01

知识图谱入门知识（三）词性标注

学习内容基本大多数的问题都可以转为词性标注问题！这里只做记录，都是别人的回答！常用的概念什么是tokentokenization就是通常所说的分词，分出的每一个词语我们把它称为token。链接词性标注参考一自然语言处理之序列标注问题传统解决序列标注问题的方法包括HMM/MaxEnt/CRF等，很明显RNN很快会取代CRF的主流地位，成为解决序列标注问题的标准解决方案，那么如果使用RNN来解决各种N
追赶早晨·2022-11-21 04:28

知识图谱-实体识别

一、信息抽取概述输入：领域知识本体（是个抽象的概念，外在的描述是本体的外在符号，语义层面的本体就是建立一种映射关系，将所有描述某类本体的符号都映射到这个本体上，建立本体集合，并去挖掘本体之间的深层联系，如属性-本体，子类-本体的关系）海量数据：文本、垂直站点、百科、多模态数据输出：领域实例化知识，实体集合、事件集合、实体关系/属性、事件关系、过程知识。主要技术：信息抽取信息抽取来源：网络文本信息（
无脑敲代码，bug漫天飞·2022-11-21 04:28

知识图谱学习笔记（五）——实体识别（2）

实体识别（信息抽取）知识图谱学习笔记（五）——实体识别(1)2.信息抽取的基础：分词和词性标注2.6基于统计的分词方法基于统计的方法需要标注训练语料训练模型，可分为生成式统计分词和判别式统计分词2.6.1
Aidanmomo·2022-11-21 04:22

NLP搭建知识图谱的名词解释：词性标注、命名实体识别、

词层面词性标注词性标注是将句子分词后进行如名词、动词、形容词等的词性标注。命名实体识别在句子的词序列中定位并识别出人名、地名、机构名等句层面依存句法分析识别句子中的主谓宾、定状补等成分，并分析这些成分之间的关系语义层面语义角色标注这是浅层的语义分析技术，标记句子中某些短语为给定谓词的论元（语义角色），如施事/受事对象、时间、地点等
枝栖·2022-11-21 04:50

GCN——初步理解

最近在看关于知识图谱融合的最新文献过程中，发现在实现embedding的时候采用最多、效果极佳的方法就是利用维基的词向量作为GCN的输入，从而得到包含语义和空间结构的embedding。
AiA_AiA·2022-11-21 03:57

图卷积神经网络——GCN的原理

在现实生活中，其实有很多很多不规则的数据结构，它们不属于欧式结构（欧式结构的特点就是结构很规则），典型的就是图结构，或称拓扑结构，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等等；即使是语言，实际上其内部也是复杂的树形结构
一日两份espresso·2022-11-21 03:22

图像处理工程师知识图谱

图像像素操作-几何运算-加减乘除-逻辑运算-与或非取反-像素读写-通道混合与调整-对比度与亮度调整图像几何变换-插值(zoomin或out)-旋转(rotate)-透视变换-错切变换-翻转像素统计-计算均值与方差-计算直方图-计算最大最小-计算像素内方差色彩空间-RGB-HSL-YUV-YCrCb-色彩空间转换-灰度转换-调整饱和度与亮度-主色彩提取与分析卷积图像处理-空间域卷积-频率域卷积-FF
Liubinxiao·2022-11-21 02:50

基于卷积神经网络的KBC

ANovelEmbeddingModelforKnowledgeBaseCompletionBasedonConvolutionalNeuralNetwork摘要本篇文章是将图片卷积的概念扩展并应用于知识图谱点的嵌入表示
ruichuang2·2022-11-21 01:32

知识图谱常用评价指标：MRR，MR，HITS@K，Recall@K，Precision@K

一、MRRMRR的全称是MeanReciprocalRanking(排名的倒数)，其中Reciprocal是指“倒数的”的意思。该指标越大越好（即预测排名越靠前，倒数就越大，求和结果越大越好）。具体的计算方法如下：MRR=1∣S∣∑i=1∣S∣1ranki=1∣S∣(1rank1+1rank2+⋅⋅⋅+1ranki)MRR=\frac{1}{|S|}\sum_{i=1}^{|S|}\frac{1}
l8947943·2022-11-21 00:33

JDK的安装

这里展示了一个关联NEO4J图数据库的JDK安装教程。首先JDK的下载可以参照JDK的下载。
Trouble..·2022-11-20 20:32

知识图谱内容调研

目录知识图谱内容调研是什么解决什么问题研究现状及发展趋势知识图谱构建应用实践知识图谱构建技术命名实体识别技术关系抽提技术现有方案一、针对于罪犯的知识图谱构建与应用1.涉案实体识别2.实体消歧3.实体关联提取
BENULL·2022-11-20 16:27

知识图谱论文梳理【 HyTE：基于超平面的时序知识图谱】

知识图谱论文梳理HyTE：基于超平面的时序知识图谱HyTE:Hyperplane-basedTemporallyawareKnowledgeGraphEmbeddingKnowledgeGraph(KG
spark plug·2022-11-20 15:25

如何在推荐系统中玩转知识图谱

回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“、”表示学习“、”元学习“等获取各个领域干货算法笔记~CSDN无法上传图片，更好阅读体验请到公众号查看~在推荐系统领域近几年的工作中，知识图谱被越来越多的应用进来
fareise·2022-11-20 15:51

【知识图谱】国内知识图谱应用概述

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。
Borter的博客·2022-11-20 15:20

知识图谱内容梳理

《面向知识图谱构建的知识验证方法研究》的阅读笔记读文献后的笔记，方便自己记录。
hellolianhua·2022-11-20 15:44

知识图谱每日阅读（一）

论文题目：知识图谱技术综述论文作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳论文关键字：知识融合;知识图谱技术;知识表示;开放互联;语义处理论文来源：电子科技大学学报第45卷第4期摘要部分介绍了万维网、语义网的发展背景
我开心呀·2022-11-20 15:31

知识图谱补全论文阅读笔记：TuckER: Tensor Factorization for Knowledge Graph Completion

摘要：链接预测是一项基于现有事实推断缺失事实的任务。tucker分解是三元组的二元t二进制三阶张量ensor表示（这个翻译是错误的，按照下面的上下文，binarytensorrepresentation应该是翻译成二进制三阶张量）。当时来说TuckER在标准链路预测数据集中的表现优于以前最先进（state-of-the-art）的模型。这是一个fullyexpressivemodel（完全表达的）
缄默L·2022-11-20 14:18

【知识图谱】

知识图谱的neo4j的安装如何在服务器安装多个neo4j如果是第一次安装neo4j,首先需要安装jdk1.8，具体安装配置jdk1.8方法，可以自寻搜索，相应教程比较多。下载neo4j压缩包。
xyh@华子·2022-11-20 14:07

【知识图谱】

知识图谱知识抽取中三元组三元组数据来源本次数据来源医学临床检验书籍，同时该类书籍的内容排版具备结构化，或者半结构化，如下图1所示如下图中红色框起来内容，这就是具备排版结构书籍，因此，可以根据此类数据特点
xyh@华子·2022-11-20 14:36

基于医疗领域知识图谱的问答系统

该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
一枚吃瓜群众代表·2022-11-20 14:05

知识图谱之基于医疗知识图谱的问答系统

目录引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。第二部分：启动问答测试。构建一个简单的基于知识图谱的对话系统。核心目标是从全局对项目的运行过程进行介绍和讲解；能够跑通整个项目。
齐齐酱·2022-11-20 14:05

基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统

download.csdn.net/download/sheziqiong/85942554资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85942554一、构建一个简单的知识图谱之前在了解对话系统的时候
普通网友·2022-11-20 14:03

如何让知识图谱辅助多轮对话

如何在对话中引入知识一直是备受关注的问题，这里的知识常常分为两类：非结构化知识结构化知识包括知识库、知识图谱、类别属性知识。
御用厨师·2022-11-20 13:32

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（五）

“基于医疗知识图谱的问答系统”代码解析（五）chatbot_graph.py—聊天机器人图谱代码分析终于来到最终章了，刚开始还挺兴奋，此时困了，熬了两个小时，还是不要熬夜了。
墨读·2022-11-20 13:31

nlp---基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍

基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍目录目录一、引言二、运行环境三、搭建知识图谱四、启动问答测试参考资料一、引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。第二部分：启动问答测试。
疯子书生z·2022-11-20 13:31

基于知识图谱的多轮对话系统

基于知识图谱的多轮对话系统一.项目来源之前实习的时候，天天开会听大佬们利用rasa构建知识图谱多轮对话，虽然那个时候啥都没有吸收到，但知识图谱多轮对话系统渐渐扎根在我的脑海里面，一定要实现一个demo这边很感谢
qq_37056779·2022-11-20 13:01

基于医疗知识图谱的问答系统 - 操作介绍

文章编写人：芙蕖特别鸣谢：QASystemOnMedicalGraph-Github一、引言该项目主要分为两部分：第一部分：搭建知识图谱。
GrowingBrain·2022-11-20 13:31

知识图谱系列（三）：基于医疗知识图谱实现简单的对话系统

之前我们已经构建了一个简单的医疗知识图谱，这次就来看看怎么利用这个知识图谱建一个简单的对话系统，构筑的流程还是参考之前的项目，以后我们再结合深度学习进行改进。
JessssseYule·2022-11-20 13:56

浅谈基于知识图谱构建智能问答系统

“人才引进落户政策”“企业法人变更登记”“如何办理公积金贷款”……在智慧政务业务中，智能客服能够7*24小时响应群众、企业关于日常事务办理、民生政策、企业经营法规等咨询，大力提升了信息获取的便利性。智能问答系统涉及自然语言处理、语音技术、检测技术、文字识别等多项AI技术，已成为了互联网+政企服务不可或缺的组成部分。在业务场景中，智能客服聚焦常见问题，将复杂的政策、众多的业务进行细致拆解和梳理，对问
jingmuxu123·2022-11-20 13:56

基于知识图谱的从患者与医生的对话提取特征词过程

又有新的任务了，要能够从患者与医生之间对话提取出关键词，然后再根据已经构建好的知识图谱的内容，去寻找回答患者的提问，这一部分工作同样刘老师都已经实现，这里仍然是对其进行解读。
chen_nnn·2022-11-20 13:55

基于知识图谱的医疗对话系统（1）

1基于py2neo库导入数据到neo4jfrompy2neoimportGraph,Node,RelationshipimportpandasaspdimportreimportosclassBuildGraph():def__init__(self):curdir='/'.join(os.path.abspath('').split('/')[:-1])self.data_path=os.pat
xyh@华子·2022-11-20 13:21

论文阅读《Knowledge Collaborative Fine-tuning for Low-resource Knowledge GraphCompletion》

论文链接基于知识协同微调的低资源知识图谱补全方法2022年3月发表于软件学报是浙大prompt系列的一个延续本文之前的工作：AdaPrompt:AdaptivePrompt-basedFinetuningforRelationExtraction
沐神的小迷弟·2022-11-20 12:03

知识图谱还有哪些方向值得深入研究？这 6 篇最新论文给你答案

写在篇首本文精选6篇浙江大学AFZT知识引擎实验室发表在ACL2022、WWW2022、WSDM2022、AAAI2022等顶会的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
PaperWeekly·2022-11-20 12:33

008CHB-MIT脑电图数据库对儿童癫痫发作自动检测的调查-2021

AutomatedEpilepticSeizureDetectioninPediatricSubjectsofCHB-MITEEGDatabase—ASurvey本文通过分析脑电图信号，重点介绍了儿童癫痫发作的计算机辅助诊断中涉及的各种患者依赖和患者独立的个性化医疗方法，从而总结了现有的知识体系，为生物医学工程师开辟了一个巨大的研究领域。本文从脑电图记录中提取时间、频率、时频和非线性四个域特征，并
爱吃榴莲的妹妹·2022-11-20 11:28

【ICLR2021】十三大主题100篇值得一读的NLP论文，还不安排上？

理论、模型与经验性分析：38篇问答与阅读理解：4篇知识图谱：4篇文本生成：9篇机器翻译：7篇对抗攻击：4篇文本分类：2篇信息抽取：4篇可解释性：1篇模型压缩与集成：4篇数据增强：2篇向量表示：12篇其他
Evan-yzh·2022-11-20 06:54

Pytorch框架--知识图谱可视化展示

1.2tensorboard的使用1.3transforms如何使用1.4常见的Transforms的内置方法1.5torchvision数据集的使用1.6DataLoader的使用二.Pytorch中神经网络的使用三.知识图谱可视化平台搭建与展示
HSR CatcousCherishes·2022-11-20 06:57

安装py2neo依赖冲突：ERROR: pip‘s dependency resolver does not currently take into account all the packages

项目场景：学习知识图谱构建，安装py2neo问题及解决过程主要错误：依赖版本冲突我的问题和这个博主很像，就试着改了一下版本，py2neo==4.2.0与其他包不冲突。
Ssoup_p·2022-11-20 04:30

机器学习 第一讲 机器学习概述

“人工智能之父”--艾伦.图灵2.人工智能的知识图谱二、AI,ML,DL的关系1.机器学习是实现人工智能的一种方法,深度学习是机器学习一个分支2.机器学习领域3.机器学习库和框架4.什么是机器学习？
yangyusir·2022-11-20 04:41

史上最全的neo4j图数据库教程：基于neo4j搭建金融风控图谱详细教程

项目概述案例知识点neo4j、py2neo、cypher、Louvain、pagerank任务描述：本案例介绍了如何使用neo4j数据库建立金融风控图谱。并且介绍了如何在python中连接neo4j数据库，进行简单的查询，使用neo4j的算法库Algo，调用中心度、社区发现等算法。数据集：本数据集来源于某车贷产品。包括138w个节点，包括手机号、黑名单、车贷申请等节点和78万条边，包括通讯录联系人
数学是算法的灵魂·2022-11-20 03:48

多模态知识图谱前沿进展

转载|知乎作者|一点人工一点智能原文链接|https://www.zhihu.com/question/495386434/answer/2197591558学术分享，侵删01多模态简介1.知识图谱的多模态数据来源本节探讨多模态知识图谱的问题
zenRRan·2022-11-20 03:39

知识图谱学习初步总结

一、遇到问题汇总问题1：importtorch爆出错误：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’这是在已经加载到pytorch环境中发生的错误，环境下配置都正常。解决方案：打开高级系统设置，将anaconda安装盘增加虚拟空间编辑我的是c盘，就在c盘增加虚拟空间问题2：导入neo4j时无法导入成功，报错信息为：neo4j.exceptions.ClientE
工程网络阿sir·2022-11-19 23:19

关系抽取新SOTA: 《A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction》论文笔记

一、前言关系抽取作为知识图谱三元组抽取任务中最最重要的算法，一直受到工业界和学术界的广泛研究。关系抽取任务要做的是识别文本中的实体，并对相应的实体词预测正确的关系。
爱吃腰果的李小明·2022-11-19 22:19

人人都在讨论图数据库，它到底好在哪——创邻科技

【摘要】图数据库不是存储图片的数据库，而是存储顶点与他们之间关系的数据库。与传统关系型数据库相比，图数据库的优势体现在直观性、灵活性、高性能等方面。
创邻科技·2022-11-19 22:35

知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Briefings in Bioinformatics-2021)：生物信息学中的图表示学习：趋势、方法和应用

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习：趋势、方法和应用论文标题:Graphrepresentationlearninginbioinformatics:trends,methodsandapplications论文期刊:BriefingsinBioinformatics2021论文地址:https://www.researchgate.net/profile/Ha
Cheng_0829·2022-11-19 21:52

基于相邻和语义亲和力的开放知识图谱表示学习

为了适应新实体和降低语义交互的代价，我们选取相关的邻居作为实体的属性来推断新实体，并在学习阶段利用实体之间的语义亲和力选择负例三元组来增强语义交互能力，而不是在建模时执行语义投影和卷积操作。基于语义亲和力的负例三元组采样将邻居集成到实体嵌入学习过程
小蜗子·2022-11-19 21:51
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