python面试知识图谱

知识图谱KG+大模型LLM

LLM-basedKGKnowLMOpenSPGKG-basedRAG基本原理从query出发的语义解析pre-LLM方法思想：直接将问题解析为对应的逻辑表达式，然后到知识图谱中查询。
lichunericli·2024-01-29 11:32

超详细neo4j安装教程

一、neo4j简介最近开始学习知识图谱，所以首先想先学习一下neo4j的使用。Neo4j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。
至少我有我a·2024-01-28 23:08

AI时代你需要知道的：知识图谱技术原理（必读）

知识图谱是什么？
安全牛课堂牛油果·2024-01-28 16:22

大模型时代还需要知识图谱么？新一代知识图谱语义框架SPG赋能企业数智化转型

企业需要不断地为用户创造价值，同时实现高效的经营管理和风险控制，这对企业的数字化基建提出了很高的要求，也为知识图谱（KnowledgeGraph，KG）、大语言模型（LargeLanguageModel
金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

史上最全知识图谱建模实践（上）：本体结构与语义解耦

在“无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模”一文中，我们总结了知识建模最佳实践的7个指导原则。本文中，我们将分基础篇、进阶篇，针对不同业务场景的建模需求，由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例，并涉及术语的解释。本文档所提出的建模方案，已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG，读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象，实施对领域知识的建模及对已有
金融机器智能官方·2024-01-28 13:19

大模型+知识图谱双驱架构：新一代《知识语义框架SPG》白皮书

downloadOpenSPGGitHub：https://github.com/OpenSPG/openspg，欢迎大家Star关注~OpenSPG官网：https://spg.openkg.cn/2023年8月27日，在全国知识图谱与语义计算大会
金融机器智能官方·2024-01-28 13:46

亚马逊云科技在中国推出数字孪生服务；Aurora裁员3%；特斯拉2023年总营收967.73亿美元丨每日大事件...

据介绍，AmazonIoTTwinMaker让开发人员能够汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对企业的楼宇、
数据猿·2024-01-28 11:10

知识图谱de构建与应用（七）：大规模知识图谱预训练

目录7.1知识预训练概述7.1.1预训练语言模型7.1.2知识图谱中的结构化上下文信息7.1.3基于知识增强的预训练模型7.1.4预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别7.2商品知识图谱静态预训练模型
u013250861·2024-01-28 10:26

QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

Abstract使用预训练语言模型（LMs）和知识图谱（KGs）的知识回答问题的问题涉及两个挑战：在给定的问答上下文（问题和答案选择）中，方法需要（i）从大型知识图谱中识别相关的知识，并且（ii）在问答上下文和知识图谱上进行联合推理
AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

Title: 提升大型语言模型在知识图谱完成中的性能

基本信息论文题目:MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletionMakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletion(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2310.06671.pdf作者:YichiZhang,We
AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

图谱实战 | 无需复杂图谱术语，7个原则搞定Schema建模

转载公众号|SPG知识图谱01前言在OpenSPG最新发布的0.0.2版本中，为了方便大家更好地理解和应用OpenSPG构建知识图谱，发布了知识建模最佳实践的7个指导原则。
开放知识图谱·2024-01-28 08:57

技术动态 | LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读

我们继续回到知识图谱与大模型的话题:读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《Think-on-Graph:DeepandRe
开放知识图谱·2024-01-28 08:57

论文浅尝 | QA-GNN: 使用语言模型和知识图谱的推理问答

2.亮点基于知识图谱的问答（
开放知识图谱·2024-01-28 08:55

gitee上全开源openai gpt

华谷GPT能够结合gpt的强大的问答系统和知识图谱，为用户提供全面、准确的答案。不仅能够回答简单问题，还能够针对复杂的问题给出详细的解
qq_28283107·2024-01-28 06:09

Python面试题

面试题1问题：请解释Python中的深拷贝和浅拷贝的区别是什么？答案：在Python中，深拷贝和浅拷贝是用于复制对象的两种方式。浅拷贝（ShallowCopy）创建一个新的对象，但它包含的元素仍然是原始对象的引用。这意味着，当修改原始对象中的元素时，拷贝的对象也会受到影响。深拷贝（DeepCopy）创建一个全新的对象，并且递归地复制原始对象及其所有的子对象。这意味着，即使修改原始对象中的元素，拷贝
qq_42431718·2024-01-27 18:55

Python面试题

面试题1问题：Python中的装饰器有什么作用？请举例说明如何使用装饰器。答案：装饰器是Python中一种用于修改函数或类行为的语法工具。它们允许在不修改原始对象的情况下，通过添加额外的功能来改变其行为。下面是一个使用装饰器的例子：deflog_decorator(func):defwrapper(*args,**kwargs):print(f"调用函数{func.__name__}")retur
qq_42431718·2024-01-27 18:24

最新Python面试题

在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。
学习Python的小可爱·2024-01-27 02:21

2018CIKM-RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems

作者及单位解决问题基于知识图谱的推荐系统能够缓解数据的稀疏性以及冷启动问题，并且可以增加推荐系统的多样性和可解释性。RippleNet就是基于KG的推荐模型，其主要目的也是尝试解决上述问题。
python小白22·2024-01-25 08:06

python面试题大全（四）

数据结构与算法1.数组中出现次数超过一半的数字deffind_majority_element(nums):count=0candidate=None#遍历数组，找出可能的候选众数fornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount=1elifnum==candidate:count+=1else:count-=1#验证候选众数是否为真正的众数count=0forn
海哥python·2024-01-25 08:01

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

一、介绍本文研究知识图谱推理的学习逻辑规则。逻辑规则在用于预测时提供可解释的解释，并且能够推广到其他任务。
憨化龙猫·2024-01-25 07:04

【文献阅读】 大模型增强的语言与知识推理

语言模型与知识图谱1语言模型推理与知识图谱推理1.1语言模型推理特性一：主要依靠神经网络在参数化空间完成，更多是一种隐式推理，缺乏可解释性。
SuperCooper·2024-01-24 22:34

【文献阅读】ERNIE Enhanced Language Representation with Informative Entities

问题：现有的预训练语言模型(PLM)很少考虑结合KG，但是KG又能够提供丰富的结构化知识来更好地理解语言，所以作者认为知识图谱中的信息实体可以通过外部知识来增强语言的表示。
SuperCooper·2024-01-24 22:04

开源模型应用落地-KnowLM模型小试-入门篇（一）

一、前言你是否了解知识图谱？如果了解，你们的业务场景是否应用了知识图谱？实际上，知识图谱在各行各业都被广泛使用。
charles_vaez·2024-01-24 15:39

如何让大模型更好地完成知识图谱推理？

论文标题：MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletion论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.06671代码链接：GitHub-zjukg/KoPA:[Paper][Preprint2023]MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeG
TechBeat人工智能社区·2024-01-24 10:47

python面试题大全（三）

设计模式66.对设计模式的理解，简述你了解的设计模式？设计模式是在软件设计和开发中经过验证的、可重复使用的解决方案的指导原则。它们提供了一套经验丰富的解决方案，帮助解决常见的设计问题，并促进代码的可读性、可维护性和可扩展性。以下是一些常见的设计模式：创建型模式（CreationalPatterns）：这些模式关注对象的创建机制，包括简化对象创建、隐藏对象创建的细节、提供灵活性和可配置性等。常见的创
海哥python·2024-01-24 09:29

python面试题大全（二）

内存管理与垃圾回收机制41.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？在Python中，以下操作可能导致内存溢出（MemoryOverflow）：无限循环：如果程序中存在无限循环，且每次迭代都会产生大量的内存占用，那么内存使用量将不断增长，最终导致内存溢出。大数据结构：创建大型数据结构（如大型列表、字典、集合等），如果数据量过大超出了系统内存的限制，就会导致内存溢出。递归调用：递归函数在每一层
海哥python·2024-01-24 09:58

python面试题大全（一）

文件操作1.大文件读取问题有一个jsonline格式的文件file.txt大小约为10K，如何读取内容？#!-*-conding=:UTF-8-*-#2024/1/1916:46defget_lines():withopen('file.txt','rb')asf:returnf.readlines()if__name__=='__main__':forlineinget_lines():prin
海哥python·2024-01-24 09:26

大语言模型无代码构建知识图谱(3)--低代码流程构建

上图为本示例的知识图谱构建全流程图。该流程可一次性的完成对任意输入文本的人物、关系以及事件知识的构建。但是这个流程相对比较复杂，一般并不需要一次性写出如此复杂的流程。
colorknight·2024-01-23 11:03

乐字节Java|this关键字、static关键字、block块

大家好，我是乐字节的小乐，从本文开始将会给大家讲述Java继承，一下是Java继承的知识图谱：一、this关键字在类的方法定义中使用的this关键字代表使用该方法的对象的引用。
乐字节·2024-01-23 09:12

邢春晓：新型区块链数据湖技术研发

EpiK邀请清华大学信息技术研究院副院长邢春晓、中国计算机学会知识图谱SIG主席、著名知识图谱专家王昊奋、著名数据及知识图谱公司创始人及项目负责人王会珍等重量级嘉宾参与。
EpikProtocol·2024-01-23 08:10

面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络

面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络论文原文：论文原文摘要：为了帮助金融从业人员有效识别高风险企业、法人或股东，国内外学者构建了风险预警的企业知识图谱。
精分天秤座的mystery·2024-01-23 00:27

架构师的36项修炼-02架构核心技术之分布式缓存(上)

缓存知识图谱如下图所示。不是所有的数据都适合
机智阳·2024-01-22 18:36

知识图谱之WordNet

1.说明 今天讨论的是自然语言中的知识抽取和知识表示，换言之，就是如何从大量的书籍文献中剥离出我们关心的所谓“知识”，并将起组织保存成简单可用的描述。 不同的知识类型需要采用不同的知识表示方式，温有奎教授总结了10种知识类型（具体见参考部分）。对于静态概念及概念之间关系用面向对象形式来表示，对命题型问题用一阶逻辑来表示，对于系统流程和实验流程等过程性知识用脚本表示法。 静态概念是思维最基本的组成单
xieyan0811·2024-01-22 11:19

【Agent论文】大型语言模型智能评估新尺度：AGENTBENCH（Agentbench: Evaluating llms as agents）

Evaluatingllmsasagents论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.03688目录：摘要总览方法代码环境中的智能Agent评估操作系统环境：OS数据库环境：DB知识图谱环境
陈超帅·2024-01-22 10:56

图数据中的社区发现：Neo4j中的Connected Edge Labeling Framework（CELF）

本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现CELF算法，并探讨其在社交网络分析、知识图谱构建和网络安全评估等领域的应用。社区发现的关键：CELF算法CELF算法是一种基于模块度
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:28

深入图数据的心脏：Neo4j中的度中心性分析与应用

本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现度中心性的计算，并通过实际案例展示其在社交网络分析、知识图谱构建和网络安全评估等领域的应用价值。
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:57

网络中的权威度量：Neo4j中的Eigenvector Centrality算法

本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现EigenvectorCentrality算法，并探讨其在社交网络分析、知识图谱构建和品牌影响力评估等领域的应用。网络
陈救驾来迟-·2024-01-22 09:23

在不同的 RAG 阶段注入知识图谱

每日推荐一篇专注于解决实际问题的外文，精准翻译并深入解读其要点，助力读者培养实际问题解决和代码动手的能力。欢迎关注公众号（NLPResearch），及时查看最新内容原文标题：InjectingKnowledgeGraphsindifferentRAGstages原文地址：https://medium.com/enterprise-rag/injecting-knowledge-graphs-in-
hj_caas·2024-01-22 06:29

Chatgpt与文心一言哪个AI更好？

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理和知识图谱成为了两个备受关注的研究方向。在这个背景下，Chatgpt和文心一言成为了两个备受瞩目的AI产品。它们都具有强大的功能和特点，但哪个更好呢？
嘘~！·2024-01-22 05:44

AI对比：ChatGPT与文心一言的异同与未来

1.1ChatGPT1.2文心一言二、ChatGPT和文心一言比较2.1训练数据与知识储备2.2语义理解与生成能力2.2应用场景与商业化探索三、未来展望3.1模型规模与参数数量不断增加3.2多模态交互成为主流3.3知识图谱与大模型的结合
屿小夏·2024-01-22 01:43

python面试宝典1概述与数据结构

学习目标用于对付python、测试、运维等python基础面试，涵盖如下内容：Python的核心概念面向对象编程(OOPObjectOrientedProgramming)的概念Python中的模块PythonGUI(Tkinter)文件处理Python数据库NumPy,PandasDjango,Flask本文完整版本地址：https://www.kdocs.cn/l/cmLtwuCYoPNM1.
python测试开发·2024-01-22 00:15

创作活动（九十三）———ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

以下是两者的对比：ChatGPT：适用场景：适合需要生成大量知识性文本的任务，如问答系统、知识图谱等。1生成效果：在语言连贯性和逻辑性方面表现突出，尤其在生成长篇大论文章时效果更佳。
瑞崽崽崽·2024-01-21 18:37

知识图谱技术综述：构建智能信息网络的关键元素

目录前言1知识图谱表示：有向标记图1.1节点表示1.2边的表示1.3知识图谱的动态性2知识图谱存储与查询：图数据存储2.1关系图存储技术2.2图查询语言2.3数据存储的优化3知识抽取：从多结构数据中抽取知识
cooldream2009·2024-01-21 12:12

大语言模型无代码构建知识图谱(2)--环境准备

通过该系统利用大语言模型辅助知识图谱的构建。
colorknight·2024-01-21 10:23

大语言模型无代码构建知识图谱(1)--提示工程准备

由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。
colorknight·2024-01-21 10:51

Neo4j数据库知识图谱查询关联人物关系和cypher查询

Cypher语句介绍：Cypher是一种声明式图查询语言，表达高效查询和更新图数据库。例子：声明式编程是一种编程范式，即构建计算机程序的结构和元素的一种风格，它表达了计算的逻辑而没有描述其控制流程。常用的声明性语言包括数据库查询语言（例如SQL，XQuery），正则表达式，逻辑编程，函数式编程和配置管理系统。命令式编程以明确的步骤实现算法。match相当于SQLselectcypher查询语言的基
yayun_kg·2024-01-20 17:50

DataWhale组队学习之知识图谱task04

参考datawhale开源组织:https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/KnowledgeGraph_Basic/task04.md用户输入->知识库的查询语句一、引言本部分任务主要是将用户输入问答系统的自然语言转化成知识库的查询语句，因此本文将分成两部分进行介绍。第一部分介绍任务所涉及的背景知识;第二部分则是
YANJINING·2024-01-20 16:28

大语言模型无代码构建知识图谱概述

由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。
colorknight·2024-01-20 12:35

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

以下是两者的对比：ChatGPT：适用场景：适合需要生成大量知识性文本的任务，如问答系统、知识图谱等。1生成效果：在语言连贯性和逻辑性方面表现突出，尤其在生成长篇大论文章时效果更佳。
强国豪，林中霖·2024-01-20 09:02

人工智能发展简史第四章：平稳发展期-20世纪90年代

后来又出现了OWL语言和其他一些相关知识描述语言，这为知识库的两个核心问题：知识表达和开放知识实体，给出了一个可能的解决方案（尽管这一思路在后来一直没有得到广泛认可，直到2012年谷歌提出知识图谱的概念
ChatGPT_X·2024-01-20 04:08
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