识图

知识图谱：【图数据库Neo4j（五）】——Py2Neo

文章目录Py2Neo简介连接已有图数据库Node&Relationship创建属性赋值方法一：方法二：方法三：批量更新SubgraphWalkableGraphNodeSelectorOGM参考链接Py2Neo简介Py2Neo是用来对接Neo4j的Python库连接已有图数据库frompy2neoimportGraphtest_graph=Graph("http://localhost:7474"
J_Xiong0117·2023-01-13 09:19

rdf数据库和mysql_rdf和图数据库有什么关系？

个人理解，rdf是知识图谱/语义网络/本体库数据的描述形式，描述了实体、属性、关系等，当然也可以理解成是文件形式的知识库存储方式。可以理解为Excel表格是文件形式的。
原雪婷·2023-01-13 09:19

知识图谱从入门到应用——知识图谱推理：基于符号逻辑的知识图谱推理

分类目录：《知识图谱从入门到应用》总目录基于本体的推理OWL本体语言简介在介绍基于本体的推理之前，先回顾RDF的三元组模型，每一条三元组描述了客观世界的一个逻辑事实。
von Neumann·2023-01-13 09:46

知识图谱与数据库技术：RDF三元组库和Neo4j图数据库

知识图谱与数据库系统随着知识图谱规模的日益增长，知识图谱数据管理问题愈加突出。近年来，知识图谱和数据库领域均认识到大规模知识图谱数据管理任务的紧迫性。
清如许.·2023-01-13 09:15

金庸小说人物知识图谱构建——构建共现矩阵

利用上一步得到的共现人物共现关系excel表，构建人物间的共现矩阵，如下图两两人物间的数字对应他们的共现频次，代表他们在多少个章节中共同出现了，对角线上的频次定义为0，共现频次越高，人物间的关系可能越紧密。这里贴出代码#构建共现矩阵importnumpyasnpfromnumpy.matrixlib.defmatriximportmatriximportxlrddefreadxls(path):x
AnronSakura·2023-01-13 07:06

金庸小说人物知识图谱构建——获取共现关系

在用命名实体识别工具提取出人名后，我们要构建一个知识图谱，还需要知道人物间的关系，而人物间的关系是基于人物共现来提取的，"共现"指的是两个人物在文章中某一部分共同出现，这个“部分”就是所谓的共现窗口的大小
AnronSakura·2023-01-13 07:36

金庸小说人物知识图谱构建——以《雪山飞狐》为例

先看一下最终效果图做成这样一张图，大概需要以下几步：人名提取获取共现关系构建共现矩阵图谱可视化各步骤详细实现参考此专栏后续博文
AnronSakura·2023-01-13 07:35

金庸小说人物知识图谱构建——人名提取

本步的思路是运用命名实体识别工具来提取小说中的人名我用的工具是stanfordcorenlp，当然还有其他的工具可以选择，如snownlp，THULAC等，我将提取的人名保存在txt文件中，经过人工去错后，得到如下人名：提取人名的代码如下#写入txt文件fromstanfordcorenlpimportStanfordCoreNLPnlp=StanfordCoreNLP(r'D:\java\sta
AnronSakura·2023-01-13 07:33

知识图谱 — pyhanlp实现命名体识别（附命名体识别代码）

上篇文章将到了使用jieba、pyhanlp、smoothnlp工具进行文本分词，这篇文章在上篇分词的基础上接着讲解命名体识别，感兴趣的朋友请点我进入到上篇文章查看分词工具的使用。本文在最后有本人一些不成熟的命名体识别方法。一、什么是实体？怎么样，被这么一问是不是不知道如何回答。实体的特性必有确定性，这样就可以把实体理解成一个确定的实例。就比如“王者荣耀“它其实就是一个确确实实存在的实例，而单单拿
zkkkkkkkkkkkkk·2023-01-13 00:16

知识图谱之命名实体识别

本片博文我将讲解两个部分，第一部分讲命名实体识别的发展史，这中间会涉及到整个技术的成熟历程，第二部分讲主流的命名实体识别技术的实现细节。概述命名实体识别是自然语言处理中的基础任务之一，其目标是提取文本中特定的实体并对其进行分类，最常见的实体比如：人名、地名、组织机构名，在推荐、搜索、信息检索、智能问答等领域有着广泛的应用。命名实体识别在识别实体的时候需要找出实体的具体位置，这就需要对实体进行标注，
谈笑风生...·2023-01-13 00:15

知识图谱、命名实体识别、问答

知识图谱引----语义网（SemanticNetwork）1950年代末、1960年代初，语义网的概念提出，他是基于图（有向或无向）的数据结构，用于存储知识。
爱划水的小白·2023-01-13 00:45

知识图谱学习笔记－命名实体识别

命名实体识别：1、构建知识图谱2、聊天机器人如：聊天机器人机器人：先生，请问有什么可以帮到您的嘛？客户：能不能帮我查询一下明天中午（时间）从北京（地名）飞哈尔滨（地名）的机票？
BUPT-WT·2023-01-13 00:45

【知识图谱】中文命名实体识别碎碎念

命名实体识别知识图谱中实体抽取的本质就是命名实体识别（NER）NER包括两个细分子任务：实体边界判定和实体类别预测中文NER和英文NER的区别难度比较中文NER更难，WHY？
落叶阳光·2023-01-13 00:14

cvpr 注意力机制_今日论文|Transformer++刷新翻译SOTA&跨越语言鸿沟的视觉共享嵌入&高度驱动注意力网络&多语言问答数据集&MORE...

其中包含计算机视觉论文17篇[1-17]，自然语言处理论文5篇[18-22]，方法论论文3篇[27-29]，知识图谱论文4篇[31-34]，推荐系统论文2篇[35-36]。
王清贤·2023-01-12 21:40

知识追踪入门系列-论文资料汇总

Paper：知识追踪相关论文下载论文和代码见reference第一个链接DeepKnowledgeTracing:首次提出将RNN用于知识追踪，并能够基于复杂的知识联系进行建模（如构建知识图谱）DeepKnowledgeTracingandDynamicStudentClassificationforKnowledgeTracing
sereasuesue·2023-01-12 19:39

关于局部敏感哈希算法(LSH)的应用场景

minHash，stableHash这些，为每个大型文本构建签名矩阵，然后使用Jacaard，这些进行相似度计算，然后把相似度相近的放到一个桶里)，然后在桶内进行最近邻查找，在一些大型的数据中，如多个知识图谱的相似性判断
飞火流云·2023-01-12 17:44

关系抽取概念及相关论文解读

1.信息抽取概述信息抽取是构建知识图谱的必要条件。知识图谱中以（subject，relation，object）三元组的形式表示数据。
DonngZH·2023-01-12 16:01

实体抽取-关系抽取-事件抽取与知识图谱学习资源汇总

利用远程监督技术生成关系抽取训练实例的噪音数据如何过滤2.知识图谱学习资料汇总含论文
西兰先森·2023-01-12 16:00

机器学习、视觉、推荐、自然语言、知识图谱、对话、语音识别技能树

@创建于：20210318@修改于：20210318文章目录1、机器学习算法工程师技能树2、数据科学家技能树3、计算机视觉技能树4、推荐系统技能树5、自然语言处理技能树6、知识图谱技能树7、对话系统技能
条件漫步·2023-01-12 14:10

AI 技能树

目录1、机器学习算法工程师技能树2、数据科学家技能树3、计算机视觉技能树4、推荐系统技能树5、自然语言处理技能树6、知识图谱技能树7、对话系统技能8、语音识别技能树1、机器学习算法工程师技能树2、数据科学家技能树
Darren_pty·2023-01-12 14:40

知识图谱链接预测时的评估指标：mean rank和hit@10 。

链接预测是用来预测三元组（h，r，t）中缺失实体h，t或r的任务，对于每一个缺失的实体，模型将被要求用所有的知识图谱中的实体作为候选项进行计算，并进行排名，而不是单纯给出一个最优的预测结果。
芒果烤串·2023-01-12 13:54

评价指标reacll@10,mrr@10,ndcg@10,hit@10的含义

在知识图谱补全和推荐系统中常用到recall,mrr,ndcg,hit的评价指标知识图谱补全也成为链接预测，是用来预测三元组（h，r，t）中缺失实体h，t或r的任务，对于每一个缺失的实体，模型将被要求用所有的知识图谱中的实体作为候选项进行计算
wcc8848·2023-01-12 13:54

知识图谱论文中模型指标MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10的含义

知识图谱论文中模型指标MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10的含义本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入（KnowledgeGraphEmbedding，KGE）模型性能中最常用的几个指标：MRR
Code_demon·2023-01-12 13:23

Trans系列中的hits@10、Mean rank

1、Meanrank首先对于每个testingtriple，以预测tailentity为例，我们将（h,r,t）中的t用知识图谱中的每个实体来代替，然后通过fr（h,t）函数来计算分数，这样我们可以得到一系列的分数
lou_ym·2023-01-12 13:53

知识图谱嵌入的衡量指标：MRR，MR，HITS@n

衡量知识图谱嵌入（KnowledgeGraphEmbedding，KGE）模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@n。
SU_ZCS·2023-01-12 13:22

劝你别再闷头自学NLP了！！！请收下这套自然语言处理(NLP)算法学习路线！

于是很多人欲转行NLP，原因是NLP技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。
zenRRan·2023-01-12 10:11

【最新】2021年自然语言处理(NLP)算法学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
我爱计算机视觉·2023-01-12 10:39

2021年，投身自然语言处理是否明智？

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
PaperWeekly·2023-01-12 10:07

最新！2021年自然语言处理(NLP)算法学习路线

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
Amusi（CVer）·2023-01-12 10:37

自然语言处理（NLP）算法学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
QbitAl·2023-01-12 10:36

2021年自然语言处理学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。
Datawhale·2023-01-12 10:34

菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（八）（知识存储）

上接菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（七）（知识图谱设计、知识抽取1）先跳过机器学习方式抽取知识。在人工标注信息后，将知识录入到图数据库中。
weixin_40539807·2023-01-12 10:31

基于知识图谱的医疗诊断系统论文

本作品禁止任何人/企业申请专利，禁止任何人使用本作品参加任何比赛或作为毕业设计，如使用本作品源码进行商业用途务必联系作者。一.科学性1.研究意义信息科技经过60余年的发展，已经普及到社会生活的每一个角落。随着信息技术在国家治理、经济运行的方方面面的应用，大量的数据随之产生。而互联网技术的爆发式发展使得近年来产生的数据总量超过了人类以往产生的历史数据的总和，医疗行业的数据增长幅度尤为突出。医疗大数据
weixin_30577801·2023-01-12 10:01

知识图谱-多跳推理问答：概述【TransferNet作者】

导读：知识图谱在现有的实际业务中存在着各种各样的应用，问答是其中一个非常重要的应用，本文主要关注如何解决基于知识图谱的复杂问题，该任务又称为推理问答。
u013250861·2023-01-12 10:31

【知识图谱论文】多跳推理真的可以解释吗？ 走向基准推理可解释性

文献题目：IsMulti-HopReasoningReallyExplainable?TowardsBenchmarkingReasoningInterpretability文献时间：2021摘要近年来，多跳推理得到了广泛的研究，以获得更多可解释的链接预测。然而，我们在实验中发现，这些模型给出的许多路径实际上是不合理的，而对它们的可解释性评估工作却很少。在本文中，我们提出了一个统一的框架来定量评估
Wwwilling·2023-01-12 10:00

EmbedKGQA论文简要解读

KGQA与KGE关于KGQA以及知识图谱嵌入的简单介绍可以看之前的两篇博客：KGQA概览知识图谱嵌入简单介绍这篇论文就是结合知识图谱嵌入（KGE）来进行多跳知识问答EmbedKGQA论文源代码MetaQA
xhsun1997·2023-01-12 10:58

论文浅尝 | 利用常识知识图谱进行多跳推理的语言生成方法

现有的方法将常识性知识整合到预训练生成式语言模型中，只是通过对个体知识三元组进行后训练来转移关系知识，而忽略了知识图谱中的丰富联系。作者认为利用知识图的结构信
开放知识图谱·2023-01-12 10:28

【知识图谱论文】具有生物医学知识图谱逻辑规则的神经多跳推理

NeuralMulti-hopReasoningwithLogicalRulesonBiomedicalKnowledgeGraphs代码：https://github.com/liu-yushan/PoLo摘要生物医学知识图谱允许使用综合计算方法来推理生物系统
Wwwilling·2023-01-12 10:26

The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification ——用知识图谱进行图像分类论文

个人的学习记录，有参考https://blog.csdn.net/sunshine__0411/article/details/82847203?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-
qydsb·2023-01-12 09:21

深度学习——day26 NRP学习:基于自然语言处理的产业链知识图谱构建_毛瑞彬（2022 情报学报）

这里写目录标题论文资源在这里基于自然语言处理的产业链知识图谱构建_毛瑞彬（2022情报学报）chap1面向产业链知识图谱构建的自然语言处理BERT模型BERT采用Transformer编码器作为模型主体结构
想太多!·2023-01-12 08:14

667真题 | 基于ChatGpt提供2021-2023年川大667分析题答题思路

文章目录ChatGpt简介2021为四川大学图书馆设计“以xxx的读书之道”为主题的阅读推广活动图书情报档案事业在shisiwu期间的发展定位，发展重点的认识图书情报档案工作在新时代建设文化强国的功能、
是希望·2023-01-12 07:34

知识图谱课程报告-关系抽取文献综述

可以说信息抽取是自然语言处理领域的一项最基本任务，信息抽取进而可被分成三个子任务：实体抽取(entityextraction)、关系抽取(relationextraction)和事件抽取(eventextraction)，而关系抽取搭建起知识图谱研究的基石
程哥哥吖·2023-01-12 02:13

【知识图谱学习笔记】知识图谱概述

#知识图谱#知识图谱综述2022年4月9日一、概念：所有用图表示实体与实体见的关系（新的知识工程）知识图谱涵盖很多领域：数据库、机器学习、自然语言处理、知识工程知识工程：知识库和推理引擎领域本体的构建：
亿点点也不行·2023-01-12 01:11

小象学院知识图谱学习笔记（一）

知识图谱的技术体系知识表示知识抽取知识融合知识众包知识推理知识链接可视化语义搜索知识问答知识表示知识表示研究怎样用计算机符号来表示人脑中的知识，以及怎样通过符号之间的运算来模拟人脑的推理过程方法从早期的基于数理逻辑的知识表示逐步转化成为基于向量空间学习的分布式知识表示语义网知识表示框架
一米阳光吖·2023-01-12 01:40

【Neo4j构建知识图谱】图上的数据科学2：数据可视化与探索性EDA

上一篇文章：【Neo4j构建知识图谱】图上的数据科学1：算法项目合集方法梳理【已飞机航线作为案例】1、数据可视化在运行一些算法之前，将数据可视化是很有帮助的。
源代码杀手·2023-01-12 01:09

上市公司地址相似度计算&构建关系图谱

zhuanlan.zhihu.com/p/111203086来源2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/459309174文末点击阅读原文跳转知乎，阅读作者更多精彩文章今天和各位小伙伴分析一个在搭建知识图谱的时候遇到的一个麻烦的问题
Evan-yzh·2023-01-12 01:39

【Neo4j构建知识图谱】图上的数据科学1：算法项目合集方法梳理【飞机航线作为案例】

Neo4jGraphDataScience是Neo4j官方提供的一套图算法库，它用来代替之前的GraphAlgorithm算法库，适合Neo4j4.0以上版本使用。官方文档介绍：https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/对于初学者来说，Neo4jSandbox简直是省时省力的学习神器。在云端免费申请一个Neo4jSandbox的账号就可以开
源代码杀手·2023-01-12 01:39

【Neo4j构建知识图谱】配置知识图谱插件APOC与案例实现

目录1、安装插件2、验证是否安装成功3、APOC插件使用案例3.0、一些基础操作：生成节点的图、完全图、无标度网络3.1、查看apoc支持过程和函数3.2、APOC生成随机知识图谱图结构：使用Barabási–Albert
源代码杀手·2023-01-12 01:08

知识图谱学习笔记（1）

（1）知识图谱概述知识图谱的发展史Cyc，常识知识库，由术语和断言组成，术语包括概念，关系和实体。断言包括事实和规则Schema.org提供一个词语本体，用来描述语义标签。
silence learner·2023-01-12 01:36

知识图谱应用构建浅谈

基础介绍基础数据说明原始知识数据包含了RDF和owl两种版本的，RDF版本包括了术语表、概念表、关系表、映射表。因为标准化映射暂时没有应用场景，只考虑前三项作为基础数据。原始Schema概念表：概念ID、概念对应语义标签术语表：术语ID、术语类型、所属概念ID关系表：起始概念、目标概念、关系类型、所属关系组owl版本owl是基于本体描述逻辑，即DL，语法逻辑侧重于语义网现在owl常用的标准，基本都
不知芝芝·2023-01-12 01:34
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