识图

知识图谱学习笔记五（知识图谱融合）

知识图谱融合它是解决知识图谱异构问题的有效途径，通过建立异构本体或异构实例之间的联系，使得异构的知识图谱相互沟通，实现它们之间的互操作。知识图谱包含描述抽象知识的本体层和描述具体事实的实例层。
犀利哗啦760596103·2023-01-12 01:02

知识图谱学习笔记七（语义搜索）

以谷歌为代表的各大搜索引擎公司通过构建知识图谱来改善搜索质量，从而开启了语义搜索之路。文档检索与语义检索的不同：语义搜索是需要处理更细粒度的结构化语义数据。
犀利哗啦760596103·2023-01-12 01:02

知识图谱学习笔记八（知识问答）

知识问答知识问答是一个拟人化的智能系统，接收使用自然语言表达的问题，理解用户的意图，获取相关的知识，通过推理计算形成相应的答案并反馈给用户。知识问答的基本要素1.问题，也就是问答系统的输入。（问句、选择、填空等）2.答案，也就是问答系统的输出。3.智能体，也就是问答系统的执行者。(需要理解问题的语义，掌握并使用知识库解答问题)4.知识库，存储问答系统的知识。搜索与知识问答的差异：1.搜素以文档来承
犀利哗啦760596103·2023-01-12 01:02

Neo4j使用记录--基础篇(Cypher)【语法】

引言日常我们在创建知识图谱的时候，入门的图数据库几乎为Neo4j数据库，Cypher是图形数据库Neo4j的查询语言。我们要掌握Neo4j数据库，必须掌握Cypher语言。
故事挺秃然·2023-01-12 01:32

知识图谱学习笔记二（知识图谱表示与建模）

1.知识图谱表示方法两大派系：基于离散符号的知识表示基于连续向量的知识表示由于知识图谱是很多搜索、问答以及大数据分析系统的数据基础，基于向量的表示更易于和深度学习模型集成，基于向量的知识图谱越来越重视。
犀利哗啦760596103·2023-01-12 01:32

知识图谱学习笔记（二）

医疗知识图谱基本概念知识图谱主要分为通用知识图谱和领域知识图谱两大类，两类知识图谱本质上相同，主要区别在于覆盖范围和使用方式。
我带你们打君·2023-01-12 01:01

知识图谱学习笔记之知识图谱中的知识分类

知识图谱中的知识分类事实知识事实知识是关于某个特定实体的基本事实，如（山东富士苹果，产地，山东）。事实知识是知识图谱中非常常见的知识类型。大部分的事实知识都是在描述实体的特定属性或关系，如“产地”。
conan0116·2023-01-12 01:01

知识图谱学习笔记2

知识知识的特点：相对正确性不确定性可表示性可利用性知识分类：按照作用范围分类：常识性知识，领域性知识按照作用及表示分类：事实性知识、过程性知识、控制知识按照确定性分类：确定性知识和不确定性之时按结构及表现形式分类：逻辑性知识和形象性知识早期知识表示方法一阶谓词逻辑：包含的谓词逻辑是一阶的，即刻画个体属性的谓词优点：自然性、易接受、严密性、易于转化为计算机内部形式缺点：无法表示不确定性知识、难表示启
Mrong1013967·2023-01-12 01:31

知识图谱学习笔记3

知识抽取从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱1.命名实体识别检测:北京是忙碌的城市。[北京]：实体分类：北京是忙碌的城市。
Mrong1013967·2023-01-12 01:31

知识图谱学习记录

transE模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/508508180https://github.com/zqhead/TransEtransH模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/156937012https://github.com/zqhead/TransH
43581143·2023-01-12 01:00

【Neo4j构建知识图谱】python调用三行cypher操作语言完成节点、节点名称、关系、属性的所有信息创建

目录教程资料都在这里1、案例展示2、节点标签、关系类型3、可以显示图4、数据信息教程资料都在这里打开这里：https://blog.csdn.net/weixin_41194129/category_11464008.html1、案例展示调用三行cypher操作语言完成节点、节点名称、关系、属性的所有信息创建:create(A:名著{name:'《西游记》',author:
源代码杀手·2023-01-12 01:30

【机器学习系列】EM算法第一讲：EM算法相关概述及收敛性证明

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论
CHEONG_KG·2023-01-11 20:03

Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and QuestionAnswering(2022 ACL)

Sequence-to-SequenceKnowledgeGraphCompletionandQuestionAnswering(KGT5)摘要KGE(knowledgegraphembedding)模型用低维的嵌入向量表示知识图谱中的每个
Toady 元气满满·2023-01-11 17:15

KDD 2020 | 会话推荐系统新进展：基于互信息最大化的多知识图谱语义融合

论文标题：ImprovingConversationalRecommenderSystemsviaKnowledgeGraphbasedSemanticFusion论文来源：ACMSIGKDD2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2007.04032会话推荐系统(conversationrecommendersystem,CRS)旨在通过交互式的会话给用户推荐高质量的商品。
mishidemudong·2023-01-11 16:06

推荐模型之：跨会话信息感知的推荐模型探索与实践

1、基于知识图谱的推荐系统总结2、内容推荐策略产品经理的方法与实践3、京东推荐算法精排技术实践4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用
智能推荐系统·2023-01-11 16:04

NeRF与GAN的交融（一）——NeRF论文阅读

原论文：NIPS2020NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis背景知识图像处理、立体视觉等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系
Polaris_T·2023-01-11 12:36

文本标注工具--BRAT 安装

linux下的一款应用于webserver端的文本标注工具，可用于标注如下类型信息：实体：命名实体，可用于NER；关系：实体间关系，可用于关系抽取；事件：实体参与的事件；属性：事件或实体的属性，常用于知识图谱
桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:04

Python使用阿里API进行身份证识别

作者介绍孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：[email protected].身份证识别介绍凭借领先的人工智能与知识图谱技术
ZHW_AI课题组·2023-01-11 00:33

【关系抽取】从头来看关系抽取-远程监督来袭

来自：AI自然语言处理与知识图谱从早期到现在来看关系抽取任务的话，基本的做法包括基于规则匹配、监督学习、半监督学习、无监督学习以及远程监督学习等方法，上篇文章《从头来看关系抽取》已经介绍了监督学习早期的一些开山之作
zenRRan·2023-01-10 16:52

deepke使用过程问题汇总

deepke是一个知识图谱处理框架，可以方便的进行实体抽取，关系提取，属性抽取，里面有各种提取模块，包括bert,lstmcrf等，可以方便的进行各种任务处理。
qq_22244821·2023-01-10 14:52

基于neo4j构建西游记知识图谱

西游记国人物众多，人物关系复杂，非常适合构建知识图谱，通过知识图谱梳理西游记人物关系。知识图谱在以前文章中介绍过，
qq_22244821·2023-01-10 14:52

一文打尽知识图谱

知识图谱（KnowledgeGraph,KG）是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。
qq_22244821·2023-01-10 14:52

知识图谱与明朝那些事儿

明朝历经300多年，史料也较为丰富，人物关系复杂，正可用知识图谱构建明朝的人物关系。《明朝那些事儿》用现代语言描绘了明朝大部分史实，人物关系也比较明确与详细，正好可用作语料。后期会将构建过程展示出来。
qq_22244821·2023-01-10 14:47

【机器学习系列】概率图模型第四讲：变量消除法和Belief Propagation算法

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，先注意一下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，
CHEONG_KG·2023-01-10 11:08

【经典模型实现】对话生成系统实现

效果问题模型缺少知识图谱的支持，没有背景知识和常识，回答存在地理位置，常识价格等方面的错误。对于之前的用户提问和系统回答，没有区分时间远近和重要度，存在答非所问的情况。主要改动部分代码数据生成
WitsMakeMen·2023-01-10 10:51

知识图谱构建过程

摘自互联网开放平台，公众号：语言技术知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理
写bug的程旭源·2023-01-10 10:33

论文浅尝 - SWJ | 基于知识图谱和注意力图卷积神经网络的可解释零样本学习

ExplainableZero-shotLearningviaAttentiveGraphConvolutionalNetworkandKnowledgeGraphs本文作者：耿玉霞，浙江大学在读博士，研究方向为知识图谱
开放知识图谱·2023-01-10 09:17

知识图谱系列（二）：构建一个医疗知识图谱

之前我们简单介绍了怎么构建一个知识图谱，这次就来看看一个完整的构筑流程，以QASystemOnMedicalKG作为参考，主要想展示一下从最初收集非结构化的数据、到一步步处理并通过知识图谱展示的简单流程
JessssseYule·2023-01-10 09:35

生物医学知识库/知识图谱（英文+中文）盘点

因为硕士研究方向是基于知识图谱的中文医学问答系统，所以调研了下现有的生物医学(BioMedical)和医学(Medical)知识库。
duters_cmy·2023-01-10 09:34

知识图谱-生物信息学-医学论文(BMC Bioinformatics-2022)-挖掘阿尔茨海默病相关KG来确定潜在的相关语义三元组用于药物再利用

论文标题:MiningOnAlzheimer’sDiseasesRelatedKnowledgeGraphtoIdentityPotentialAD-relatedSemanticTriplesforDrugRepurposing论文地址:https://arxiv.org/pdf/2202.08712论文期刊:BMCBioinformatics20229.(2022.2.17)BMCBioinf
Cheng_0829·2023-01-10 09:01

【基于neo4j的音乐知识图谱及智能问答系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/pC3TmqY

【基于neo4j的音乐知识图谱及智能问答系统-哔哩哔哩】https://b23.tv/pC3TmqYhttps://b23.tv/pC3TmqY
源码空间站11·2023-01-10 09:12

融合知识图谱的电影推荐系统构建_图谱构建

笔者的论文项目部分分享，主要内容为使用Neo4j构建知识图谱，使用python实现融合知识图谱推荐算法与相关的简单交互界面。
阿孟dede·2023-01-10 09:12

【基于neo4j的知识图谱电影推荐系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/oZ0Ie91

【基于neo4j的知识图谱电影推荐系统-哔哩哔哩】https://b23.tv/oZ0Ie91https://b23.tv/oZ0Ie91
源码空间站11·2023-01-10 09:38

【基于neo4j的大数据专业基础知识图谱-哔哩哔哩】 https://b23.tv/WbqHjFP

【基于neo4j的大数据专业基础知识图谱-哔哩哔哩】https://b23.tv/WbqHjFPhttps://b23.tv/WbqHjFP
源码空间站11·2023-01-10 09:38

速览EMNLP 2020上录取的知识图谱相关论文

在EMNLP2020论文正式出版之前，泽宇搜集了目前Arxiv上已经发布出来的录取在EMNLP2020上所有和知识图谱相关的论文，下面我们就一起来一睹为快。
夕小瑶·2023-01-10 06:52

论文笔记：基于外部知识的会话模型Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

而且，大多数模型通常孤立地利用知识三元组（实体），而不是在知识图中将知识三元组作为一个整
guohui_0907·2023-01-10 06:42

菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（六）（代码分析3）

上接菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（五）（neo4j的Cypher语言）本节继续进行代码分析。7.answer_search.py。
weixin_40539807·2023-01-09 14:48

【Neo4j构建知识图谱】Python调用cypher语言(1)：只需5行代码一次性完成节点、关系、属性的创建

目录1、介绍[后续的文章就不介绍，直接上干货就行]2、python代码直接实现3、参考1、介绍[后续的文章就不介绍，直接上干货就行]Cypher是Neo4j的图形查询语言，可让您从图形中检索数据。它就像用于图形的SQL，并受到SQL的启发，因此它让您可以专注于从图形中获取的数据（而不是如何获取数据）。由于它与其他语言的相似性和直观性，它是迄今为止最容易学习的图形语言。Cypher是独一无二的，因为
源代码杀手·2023-01-09 14:41

【python + Neo4j】知识图谱工具的简单使用

【python+Neo4j】知识图谱工具的简单使用写在最前面：由于毕业设计需要用到知识图谱工具可视化显示csv表格，经过学习知乎、博客等，决定使用neo4j进行初步的实现。
_小王·2023-01-09 10:19

【Neo4j构建知识图谱】:官方服务图谱大型数据集下载与可视化方法【数据集包括：食谱数据、足球、权力的游戏、美国宇航局、英国公司注册、财产所有权、政治捐款】

目录1、服务端口免费查看知识图谱2、关于Neo4j示例数据集的实现3、下载离线数据集4、项目概览与实现案例还可以看到解析python源码还可以看到解析cypher源码各种数据集实现案例参考1、服务端口免费查看知识图谱此服务器托管许多具有只读访问权限的数据集
源代码杀手·2023-01-09 10:47

【Neo4j构建知识图谱】:cypher操作import导入本地 CSV电影人数据集

CSV是逗号分隔值的文件，通常在Excel或其他电子表格工具中查看。可以有其他类型的值作为分隔符，但最标准的是逗号。如今，许多系统和流程已经将其数据转换为CSV格式，以便将文件输出到其他系统，人类友好的报告和其他需求。它是人类和系统已经熟悉使用和处理的标准文件格式。让Neo4j能够读取和加载CSV文件有助于减少将数据从各种格式和系统获取到Neo4j中的摩擦。数据存放路径：neo4j-communi
源代码杀手·2023-01-09 10:17

【Neo4j构建知识图谱】:cypher操作语言加载 CSV电影人数据集链接文件

这目录数据链接来源1、创建约束2、从CSV文件添加节点3、从CSV文件添加关系4、运行cypher查询5、清理数据库参考CSV文件可以使用LOADCSV密码条款。出于安全原因，无法加载本地CSV文件，这些文件必须在HTTP或HTTPS服务器（如GitHub，GoogleDrive和Dropbox）上公开访问。使CSV文件可用的另一种方法是将它们上传到云存储桶存储（例如GoogleCloudStor
源代码杀手·2023-01-09 10:16

Neo4J 入门实践 - 安装、Cypher操作、Python调用Neo4j、数据导入

一、Neo4J介绍与安装1.1引言“工欲善其事，必先利其器”，知识图谱作为一种特殊的图结构，自然需要专门的图数据库进行存储。
GrowingBrain·2023-01-09 10:42

电影知识图谱和基于模板的问答系统构建

目录前言一.知识图谱的构建二.问答系统的构建1.数据准备1.1数据获取1.2数据处理1.3数据读入1.4代码2.问答系统设计2.1整体流程2.2实体识别和问题分类2.3.问题结果查询2.4问答模板的匹配三
cuguanren·2023-01-09 10:39

Python 医学知识图谱问答系统（二），建立医学知识图谱，基于neo4j知识图谱的医学问答体系

接上期：知识图谱已经构建完毕，下面来建立问答体系：在刘老师的代码中，是这样构造问答体系的，主要分为三部分：问题分类，问题解析，问题答案查询。
医学小达人·2023-01-09 10:08

Neo4j---Cypher[知识图谱笔记3]

2019-08-30才发现一个文档：https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current，建议实在不明白的再去看看，先看官网的教程即可7orderby排序关键字例子：//Query12:fornumbersinalist,findcandidateswhohavethatmanyyearsofexperience-orderedQuery10WITH[4,5,6
可以调素琴·2023-01-09 10:08

【Neo4j构建知识图谱】Python调用cypher语言(2)：批量创建多节点多关系多领域

实现代码：#-*-coding:utf-8-*-frompy2neoimportGraph,Nodegraph=Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","123456"))graph.delete_all()multi_node1=["A节点_"+str
源代码杀手·2023-01-09 10:37

什么是Kubernetes

本篇文章从发展历史、安装运行、资源、存储、网络、安全、管理、未来展望等方面约680个知识点概述了K8s的知识图谱
wh柒八九·2023-01-09 10:24

信息抽取总结

一、知识图谱与信息抽取1.1知识与知识图谱知识图谱（KnowledgeGraph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织
月亮&&六便士·2023-01-09 09:01

知识图谱关系抽取 python_中文知识图谱-基于规则的关系抽取

一、概述：首先基于规则和人工抽取关系词，随后基于抽取的关系词抽取关系句，然后基于人工总结的模板结合同义词和re模块进行模板匹配抽取三元组。二、规则抽取流程1)句子关系词抽取(所谓的关系词就是含有某个关系的句子，经常出现并且特有的词，要有区分度：与全局普通句子的区分度，与其他关系句子的区分度)1.采用类似于tfidf的方式抽取每类关系的关系词统计每类句子的词频进行排序，抽取其中局部常见，全局少见的词
weixin_39651735·2023-01-09 09:31
上一页 41 42 43 44 45 46 47 48 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他