nebula图数据库知识图谱

如何选择知识图谱的智能问答方法

在选择基于知识图谱的智能问答方法时，可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求：问题的结构化程度：如果您的问题主要是结构化的，即遵循一定的格式和模板，那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

【无标题】

要构建一个基于知识图谱的问答系统，你需要进行以下工作：知识图谱构建：数据采集：从各种来源（如公开数据库、API、网页等）收集与你的领域相关的数据。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

毕业设计：基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化

tab=readme-ov-file基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化：应该是重庆邮电大学林智敏同学的毕业设计，在学习知识图谱的过程中参考使用。
Cachel wood·2024-02-20 10:33

知识图谱：py2neo将csv文件导入neo4j

图数据库Neo4j中最重要的就是结点和边（关系），结点之间靠边联系在一起，每个结点也有属于自己的属性。也就是说我们在用pyhton操作Neo4j的时候只需要创造出节点（Nod
Cachel wood·2024-02-20 10:55

Python爬虫知识图谱

下面是一份详细的Python爬虫知识图谱，涵盖了从基础入门到进阶实战的各个环节，涉及网络请求、页面解析、数据提取、存储优化、反爬策略应对以及法律伦理等多个方面，并配以关键点解析和代码案例，以供读者深入学习和实践
极客代码·2024-02-20 05:59

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习，知识图谱
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

无依赖单机尝鲜 Nebula Exchange 的 SST 导入

无依赖单机尝鲜NebulaExchange的SST导入本文尝试分享下以最小方式（单机、容器化Spark、Hadoop、NebulaGraph），快速趟一下NebulaExchange中SST写入方式的步骤
NebulaGraph·2024-02-19 23:51

【9】知识存储

一、图数据库neo4jNeo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:06

【7】知识融合

知识融合（也称本体对齐、本体匹配、实体对齐），即合并两个知识图谱(本体)，基本的问题都是研究怎样将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来。
铁盒薄荷糖·2024-02-19 22:32

知识图谱学习笔记03-知识图谱的作用

语义搜索知识图谱在语义搜索方面扮演着非常重要的角色。
丰。。·2024-02-19 22:45

使用知识图谱来表示普通操作系统实时操作系统以及物联网操作系统

为了更好地表示这些操作系统，我们可以使用知识图谱（KnowledgeGraph）来建模它们的基本概念、特性、应用场景等。知识图谱的定义与结构知识图谱是一种结构化
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-19 22:14

ConvE，知识图谱嵌入（KGE) autodl 服务器运行

参考：博客地址项目地址项目地址主要配置采用autodl服务器环境如下配置路径服务器配置实例创建完成后打开jupyterlab打开终端输入vim~/.bashrc然后enter进入然后英文输入法下按i进入编辑模式底部会变为INSERT然后在最后一行加上source/root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh然后按esc最后英文状态下输入:wq保存退出注意有个英文冒号
zhous_·2024-02-19 15:17

图数据库 之 Neo4j - 应用场景2 - 实时推荐引擎(7)

摘要实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎，以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理，并提供详细的操作步骤说明，帮助你构建自己的实时推荐引擎。背景在零售、服务、媒体和社交领域，为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法，但这
magic_kid_2010·2024-02-19 15:11

使用Autodl云服务器或其他远程机实现在本地部署知识图谱数据库Neo4j

本篇博客的目的在于提高读者的使用效率温馨提醒：以下操作均可在无卡开机状态下就可完成一.安装JDK和Neo4j1.1ssh至云服务器打开你的pycharm或者其他IDE工具或者本地终端，ssh连接到autodl的服务器。(这一步很简单如下图)1.2安装JDK由于我想使用Neo4j的最新版，所以需要安装JDK=21的版本：直接按照下述命令依次进行即可：更新包管理器（可选，但推荐）：(Ubuntu命令)
时光诺言·2024-02-19 15:07

图数据库 之 Neo4j - Cypher语法基础(5)

节点(Nodes)Cypher使用()来表示一个节点。()#最简单的节点形式，表示一个任意无特征的节点，其实就是一个空节点(movie)#如果想指向一个节点在其他地方，我们可以给节点添加一个变量名(如movie)，表示一个变量名为movie的节点。(:Movie)#表示一个标签为Movie的匿名节点(movie:Movie)#表示一个变量名为movie，标签为Movie的节点(movie:Movi
magic_kid_2010·2024-02-19 15:06

图数据库 之 Neo4j - 应用场景1 - 欺诈检测(6)

Neo4j是一种图数据库，它专注于处理关系数据密集型的问题。由于其图结构的特性，Neo4j能够高效地存储、查询和分析连接数据。
magic_kid_2010·2024-02-19 15:06

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

前文讲解如何实现威胁情报实体识别，利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取，是安全知识图谱构建的重要支撑。
Eastmount·2024-02-19 11:53

基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统

介绍：请使用前务必读一下README.md，系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统，包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体，十几个关系，数据量实体7000+，关系9000+整个系统使用django构建，
程序员～小强·2024-02-15 10:57

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

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

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

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

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

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

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

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

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

（2.8）ICDE 2023|Wind-Bell Index：面向图数据库的超快速边查询

ICDE2023|Wind-BellIndex：面向图数据库的超快速边查询为了高效存储和处理图，存图数据库得到了快速发展。
CQU_JIAKE·2024-02-13 20:12

｜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

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

基于Java开发的全文检索、知识图谱、工作流审批机制的知识库

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
老街老街·2024-02-13 04:04

利用知识图谱构建医疗问答

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
Shy960418·2024-02-11 21:34

国内首个图计算标准发布，悦数图数据库通过测试

依托该标准的内容，包括悦数在内的一批国产图数据库企业首先参与并通过了中国信通院“可信大数据”——图计算平台基础能力的专项测试，显示出我国数据基础设施软件厂商在图计算平台研发及应用方面的实力和进步，也体现了
悦数图数据库·2024-02-11 20:38

行业知识图谱是什么

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。
悦数图数据库·2024-02-11 20:08

知识图谱是什么？

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。
Shockang·2024-02-11 20:08
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