mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱

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原文地址分享嘉宾：杨比特丁香园编辑整理：叶祺出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的主题为医疗健康领域的短文本理解，主要介绍在丁香园的业务场景下，短文本理解的技术实践，并讨论知识图谱技术如何在医疗健康领域的搜索推荐中落地应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖4.3候选答案排序效果好5挑战5.1依赖大量训练语料5.2推理类问句效果有限5.3可解释性差结语前言随着深度学习技术的迅猛发展，其在知识图谱问答领域的应用正成为推动智能问答系统发展的关键因素

一、知识学习声明：知识学习中本文主体按照浙江大学陈华钧教授的《知识图谱》公开课讲义进行介绍，并个别地方加入了自己的注释和思考，希望大家尊重陈华钧教授的知识产权，在使用时加上出处。感谢陈华钧教授。

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题：如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组？

智搜（Giiso）信息成立于2013年是国内领先的“人工智能+资讯”领域技术服务商，在大数据挖掘、智能语义、知识图谱等领域都拥有国内顶尖技术。

本文作者：陈矫彦（曼彻斯特大学&牛津大学）、耿玉霞（浙江大学）、陈卓（浙江大学）、JeffZ.Pan（爱丁堡大学）、何源（牛津大学）、IanHorrocks（牛津大学）、陈华钧（浙江大学）发表期刊：ProceedingsoftheIEEE2023论文题目：Zero-ShotandFew-ShotLearningWithKnowledgeGraphs:AComprehensiveSurvey论文链接

知识图谱遇见多模态学习：综述论文题目：KnowledgeGraphsMeetMulti-ModalLearning:AComprehensiveSurvey论文链接：http://arxiv.org/abs

本文约4100字，建议阅读8分钟本文将讨论如何为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。[导读]随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。主要内容包括：智慧医疗现状核心问题领域知识融合知识的推理01、智慧医疗现状首先和大家介绍一下智慧医疗的现状：1.前景通过统计数据我们能看到

随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。

基于预训练语言模型的检索-匹配式知识图谱问答系统张鸿志，李如寐，王思睿，黄江华美团,北京市朝阳区100020{zhanghongzhi03,lirumei,wangsirui,huangjianghua

(ACL2019),Wikipedia作为文本语料输入，WikiData作为知识图谱输入。底层模型对于文本进行建模，高层模型对于知识信息进行整合。

留言点赞前五名，送该书籍，如果阅读量约3k，就送8本~知识图谱与语言预训练是什么关系呢？本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。

©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现

©原创作者|杨健论文标题：K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph收录会议：AAAI论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过E

目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3

一、项目介绍image.png一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，应用在需要进行常用文档整理、分类、归集、检索的地方，适合知识密集型单位/历史文档丰富的单位，或者大型企业、集团。获取方式：平台私信。为什么建立知识库平台？image.png二、项目所用技术springboot+vue+tinyMce+activiti+elasticsearch+neo4j+redis+m

1、准备数据集数据集下载地址：https://github.com/wangle1218/QASystemOnMedicalKG/blob/master/data/medical.json2、导入相关包frompy2neoimportGraph,Node,Relationship#在cmd中，输入neo4j.batconsole并回车importpandasaspd3、连接Neo4jneo_gra

行业知识图谱是一种将行业知识从业务场景抽象到计算机可读的知识结构。它是指在行业内业务领域中，对各种业务实体、概念、属性以及关系的一种结构化描述。

本专栏目录结构和参考文献请见人工智能历史1972年在讨论了如何为课程构建模块化教学系统之后，知识图谱这个术语就被创造出来了。

一、图数据库简介图数据库是NoSQL领域中的一种，在处理相关联的大数据方面比关系型数据库天然具有优势，近年来在知识图谱、金融风控、社交关系等场景中发挥了重要的角色功能。

目录前言1多模态知识图谱的概念1.1感知系统与认知系统的连接1.2信息形式的整合与融合1.3全面、多维度的认知基础2多模态的作用2.1模态的知识互补2.2模态实体消歧2.3模态语义搜索2.4知识图谱补全

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；6

在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。

导读知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

0.论文摘要和作者信息摘要自动知识图谱构建旨在制造结构化的人类知识。为此，历史上花费了大量的努力从不同的数据源中提取信息丰富的事实模式。

目录前言1图论基础概念1.1节点度1.2度分布1.3邻接矩阵2探索图的高级概念2.1最短路径的关键性2.2图的直径与平均路径的意义2.3循环与路径类型的多样性3深入探讨图的广泛应用领域3.1知识图谱的知识管理

正好，我们正在研究，利用知识图谱技术快速生成装配模型，其中也涉及到3D零部件的自动生成。

为了解决这些限制，作者提出了Think-on-Graph(ToG)，这是一个新颖的框架，它利用知识图谱来增强LLM

怎么把知识点串联起来，形成知识图谱或者知识体系，就显得非常重要了。接下来，我根据这些年磨破滚打的一些经验，给大家简单科普一下，如果有漏掉的内容，希望读者朋友们在留言

目录前言1问句的表示与语义理解1.1问句表示的重要性1.2端到端网络的优势2知识图谱中的排序问题2.1知识图谱的核心作用2.2查询匹配的转化与排序问题2.3实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战

在Neo4j中，采用特定的数据模型来存储知识图谱中某一概念的数据，其数据模型标签（Nodelabels）、节点（Node）、关系（Relationship）、关系类型（Relationshiptype）

引言前几篇更多是从全局的视角阐述软件定义汽车，但写这个系列并不只是为了介绍软件架构，也不是为了给大家推销理念或普及概念，而是为了构建一张完整的全系统知识图谱，系统性的探讨在实现过程中的各种技术问题。

序言：知识地图的重要性当我们谈论Python知识图谱时，脑海中浮现的是一幅层次分明、结构清晰的知识网络，它将Python语言的各个核心概念、技术栈以及应用场景有机地连接起来，形成一个完整的知识生态系统。

【收藏】19张最全的架构师技术栈图谱今天收集了19张关于软件架构师应该了解和掌握的技能图谱，希望这份技术知识图谱能够帮助到每一位奋斗在架构师技术路上的小伙伴。

文章目录大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)获取项目资料方式在文章末尾获取项目资料方式在文章末尾一

目录前言1基本概念1.1图灵测试1.2特定领域的问答系统1.3知识图谱问答1.4典型应用与系统2智能问答系统分类2.1问句类型分类2.2系统来源分类3实现知识图谱问答主要技术方法3.1基于问句模板的方法

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生来源：AAAI‘21链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG)对齐方法，在“动态”（即图谱可能随时间更新）的设定下，作者认为该任务的难点在于实体embedding的更新，因为KG更新后拓扑结构也会随之变化，而实体embedding与图谱结构高度相关。所提方法

在应对这些挑战中，工业知识图谱作为一种战略解决方案应运而生。正如我们将在下面详细介绍的，知识图谱通过提高数据利用率和打破数据孤岛提供了生成人工智能所需的基础。

"能指与所指"和计算机程序中的类和对象、知识图谱中的本体和实体之间存在一些相似之处。在语言学中，"能指与所指"是指语言中词语（符号）与现实世界中的事物之间的关系。

然而，传统的符号推理受限于人工定义，催生了机器学习方法的兴起，其中知识图谱嵌入学习成为研究的热点。本文将深入探讨基于知识图谱嵌入学习的推理方法，包括关系推理、符号推理与向量推理，以及各种嵌入模型的应用

1.知识图谱平台架构如何搭建上一篇文章讲过基础的搜索引擎可先不部署OCR功能，此时搭建的图谱功能只能称为一个简单的专家系统。如果想打造出成熟的图谱系统，还是不能偷懒，按照完整的图谱平台框架构建。

大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。

随着智能化应用的发展，文本分析和知识图谱技术的重要性日益凸显，成为推动数据科

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