KG知识图谱

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:56

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:24

20181130-日检视

【每日视检】日期：2018/11/30334/36548/90【作息】早睡：01:00早起：6:40【健康】体重：55.4kg【情绪管理】坚持连续60天控制好情绪2/23/5/11/2/7天清晨自问我今天目标是什么
岩下松子·2024-02-15 10:11

饮食日记第92篇

2019.3.20体重61.9kg早餐红薯半杯酸奶中餐红薯一个鸡蛋晚餐一个肉卷（不懂怎么称呼）一个西红柿室内锻炼图片发自App图片发自App图片发自App
ahxz·2024-02-15 09:19

word embedding是什么，word embedding之前需要做什么？

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？
liaolaa·2024-02-15 08:43

100天计划，第二天晴（2018.11.21）

②体重77.1kg，体脂率24.2％，对比昨天下降0.8kg；可能是因为我今天是清晨测的体重，人夜间水份流失的比较多。图片发自App图片发自App今日饮食：⒈早餐，一碗面，一个鸡蛋，炒蔬菜若干。
WBSJS·2024-02-15 05:36

我的三天辟谷日记-Day 1上

从假期前的57.4kg，飙涨到60.5kg，腰臀无法直视。在坚持星球五四青年节知识大直播中看到了熊霞老师介绍辟谷，这是我第一次听说辟谷，感觉好奇妙，想到自己的水桶腰，我决定参加熊老师的辟谷营啦！
和孝通冀呈雪·2024-02-15 05:58

概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe

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
货又星·2024-02-15 04:13

【新手必看】解决GitHub打不开问题，亲测有效

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
货又星·2024-02-15 04:43

使用ssh链接GitHub，附GitHub命令

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货又星·2024-02-15 04:43

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）

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
货又星·2024-02-15 04:42

PaddleNLP 自然语言处理 知识图谱 uie-x-base,uie-m-large,uie-m-base模型使用时，报错Out of memory error on GPU 0 gpu内存不够

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货又星·2024-02-15 04:42

对话系统 | (6) 医疗健康领域的短文本理解

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
CoreJT·2024-02-15 04:08

减肥日记31

今日体重59.5KG早起运动：早上6:00起床，跑步8KM今日饮食：早餐：两碗杂粮粥，一个鸡蛋。
守候简单的幸福·2024-02-15 03:28

【减脂日记】第72篇果然没有完成12月目标

2018年12月目标70kg没有完成2019年1月目标:67公斤2019年1月1日清晨70.7kg图片发自App昨日运动:无昨日进食:早餐:面条1碗加餐:油饼2小块午餐:油饼3小块加餐:香蕉1根晚餐:小米红薯稀饭
骆驼_在路上·2024-02-15 00:35

A【周检视】18组孙畅D5周（20190414-0421）

8:00起床4:读一遍圣经本周践行检视一、健康早睡分析：4/6次（有一次8:00就睡了）早起分析：7/7次减重健身分析：0/6次（受伤后运动改成走路天/7000步）冥想分析：1/7次体重分析：52.5kg
Naomi孙畅·2024-02-14 21:37

百日减肥计划第80天

今日体重76.4kg，相比昨天-0.3kg（继续吧），目标75kg，周期100天，剩余20天今日运动：（3、4、5未做）1.俯卧撑150个2.仰卧起坐200个3.跳绳1000个4.keep上的快走21分钟
小柒胖·2024-02-14 20:05

2019.5.30健身日记

体重73.4kg热身1km高位下拉引体向上5×4高位下拉35kg8×230kg8×325kg8×2划船30kg8×125kg8×220kg8×3小臂泵感不错，说明小臂力量还不足。
爬完格子来码字·2024-02-14 20:21

2020-12-29

晨，64.55kg，饭前，便前没有排便，或许是胖了也或许是穿的多。冷空气来袭，今天突然就冷了，好冷好冷。换了个稍厚一点的棉裤，还穿上了护膝，好紧啊。有点嘞的慌，哈哈哈哈。
欣的阳光·2024-02-14 19:40

画地为牢26：2021-01-26

昨日体重：:103.6kg今日体重：103.4kg昨日步数：11,195微信排名：32摘录or感悟决定命运的关键性因素常常在主动边界之外。主动边界之外最关键的因素是什么呢？一个词而已：趋势。
给自己画个圈·2024-02-14 19:35

【线性体重控制第10天】饥饿的一天

早晨起床体重86.6KG，晚饭后87.2KG，目标87.1KG，步行8800步，未达标。
云渠梁·2024-02-14 18:51

我的减肥日记D9和D10

体重到61.7kg了（3.2早上）。Day91.没早起，早上该工作了，就简单运动了十多分钟。晚上也在追剧，还特别困，没运动。
露某·2024-02-14 18:55

2018-02-06——瘦身有术第十五天：开始！监控饮食。

——50.9kg.接下来的一天之中：执行饮食计划。监控我们的饮食，时刻对照计划检查。及时表扬自己。晚餐后计划第二天的饮食内容。以及，上床前，回顾反思自己饮食计划的执行情况。
王卉西安·2024-02-14 16:21

【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018

对于一个已习得的知识图(KG)，我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
一只瓜皮呀·2024-02-14 11:19

塑形改造 90天 第三十天打卡

塑形改造90天第三十天打卡目標：體脂10%,減脂為主，增肌為輔減脂原理：卡路理消耗大于攝入增肌原理：练得好，吃得好，睡得好記錄日期：2019.02.05原始體重：62.75kg原始體脂：15.3%脂肪重量
Hekmanman·2024-02-14 11:55

铁的食物来源和常见补铁误区

正常人体内含铁总量约为30-40mg/(kg·bw)，其中70%存在于血红蛋白，3%存在于肌红蛋白，1%存在于含铁酶类（例如细胞色素氧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶等）、辅助因子及运铁载体中，此类铁被称为功能性铁
Lasswitz聊健康·2024-02-14 10:55

低资源学习与知识图谱：构建与应用

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
cooldream2009·2024-02-14 10:21

深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战

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
cooldream2009·2024-02-14 08:40

知识图谱学习笔记——（五）知识图谱推理

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。
AIFarmer·2024-02-14 03:59

【减脂日记】第83篇

2019年1月目标:67公斤2019年1月12日清晨70.6kg图片发自App昨天运动:晨跑12公里图片发自App昨日进食:早餐:小红薯1个，全麦面包2片，白煮蛋1个，脱脂牛奶120ml图片发自App加餐
骆驼_在路上·2024-02-14 01:05

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

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
时光诺言·2024-02-14 01:23

【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

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？
Debroon·2024-02-13 23:45

从《猩球崛起》中看到人类对于人工智能的恐惧

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。
weixin_34268310·2024-02-13 23:07

第十二天打卡!

今日体重:67.03kg(我胖了again……完全摸不透)有点难过，和我姐姐说了一下，她说我就是太急了，肉是一点一点涨得，所以肥也是要一天一天来减。
泡什么菜·2024-02-13 21:22

减肥第一天

第一天早上体重52.6kg，早上10点钟有点饿，不过可以扛过去。中午很累，午睡了一小会补充体力，
huangfangyuan·2024-02-13 20:09

晨间日记-修行

【第一个90天目标✊】1.健康：减重7kg；（最初117，目标103）今早116.22.学习：看20本书，写20篇读书笔记；（2/20）3.早睡早起：2300-0530【昨日收获】1.word考试（提起这
琳千·2024-02-13 19:12

减重打卡第3天

原始体重:77.4kg昨日体重:75.5kg今日体重:75.4kg减重:0.1kg减重0.2斤哈哈，果真昨天吃了一顿火锅，今天体重下降并不理想，只下了0.2个。说实话，我心里还是有一丝小开心的。
慕容嫣·2024-02-13 19:54

｜基于知识图谱的少样本和零样本学习综述

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
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:23

知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述

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
奈何辰星无可奈·2024-02-13 19:53

关于前辈很烦人这事：史上最萌的身高差男女主，带你谈甜甜的恋爱~

——《关于前辈很烦人的事》女主叫做五十岚双叶，身高1米2，体重27kg；是一个身材娇小的成年人，虽然长相萝莉，行为可爱，完全看不出来是一个成年人。男主叫做武田晴海，身高1米9
嘘有漫·2024-02-13 17:30

A【周检视】G230 小雨D23周（8.12-8.18）

图片发自App2、运动：周三跑了5kg,之后都没有运动。图片发自App【家庭】周二去姐家
A小雨_7982·2024-02-13 15:51

华为云苏嘉：如何整合预训练模型和知识图谱做医疗推理？

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
数据派THU·2024-02-13 14:04

BERT遇上知识图谱：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展

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。
Necther·2024-02-13 14:04

基于预训练语言模型的检索- 匹配式知识图谱问答系统

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
Necther·2024-02-13 14:04

知识图谱与语言预训练_biji

(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。
wang2008start·2024-02-13 14:04

当知识图谱遇上预训练语言模型 -- 留言送书

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。
zenRRan·2024-02-13 14:33

论文解读：知识图谱融入预训练模型

©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
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料

©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
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

知识图谱与语言预训练：深度融合的智能问答时代

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
cooldream2009·2024-02-13 14:02

keep T 不是 KG等级_Lifestyle | 做Keep没有动力？一周的健身计划都在这里了！

RabbittaHoleWelcometoyourwonderland!不知不觉夏天就到了，又是吊带短裤比基尼、西瓜可乐冰淇淋的季节。待在清凉的空调房里比冬天还要嗜睡。怎么样边吃边瘦，边睡边变美？运动是唯一的法宝。ExerciseExerciseExercise但是，每天放学下班累到只想瘫床上，周末宅在家又懒得动，很多人的健身都只是停留在嘴边，或者三天打鱼两天晒网，完全没有效率。恐怕一个夏天后，健
weixin_39918928·2024-02-13 11:14
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