tushare知识图谱第16页

利用大模型&知识图谱技术，告别繁重文案，实现非结构化数据高效管理

我，作为一名产品经理，对文案工作可以说是又爱又恨，爱的是文档作为嘴替，可以事事展开揉碎讲清道明；恨的是只有一个脑子一双手，想一边澄清需求一边推广宣传一边发布版本一边申报认证实在是分身乏术！脑细胞有多少也不够用了…不管你是什么行业的职场人，在编写文案的路上，谁没经历过追热点、搜素材、求资料、拉框架、添创意、写主体、改措辞的锤炼？如果说字字雕琢还不是最难的Buff，那最要命的应该是项项任务都既要精又要

美林数据Tempodata·2023-09-22 03:26

基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统（含码源）：命名实体识别、关系识别、LTP简单教学

基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统（含码源）：命名实体识别、关系识别、LTP简单教学文件树:1)app.py是整个系统的主入口2)templates文件夹是HTML的页面|-index.html

·2023-09-22 01:08

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等实体关系可视化页面可视化页面尝鲜1.项目背景&项目内容

·2023-09-22 01:37

利用图像描述与知识图谱增强表示的视觉问答

框架image.png阅读问题？为什么采用FasterBCNN？问题-图像模块如何设计？问题-描述模块如何设计？解答FasterBCNN？阅读文章应该是FasterR-CNN内容表示层图像：利用ＶｉｓｕａｌＧｅｎｏｍｅ数据集预训练得到ＦａｓｔｅｒＲ－ＣＮＮ模型，基于该模型提取图像中的区域对象。最终一张图像可以表示为一个特征矩阵image.pngＹ←ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ（Ｉ）.其中，Ｙ＝［ｙ１，ｙ２

殁月·2023-09-21 22:00

知识图谱学习笔记（八）——事件抽取

事件抽取1.事件抽取的任务定义事件抽取是信息抽取中的难点问题事件抽取依赖实体抽取和关系抽取相较于实体抽取和关系抽取，事件抽取难度更大在这里插入图片描述实体抽取：1992年10月3日，奥巴马，米歇尔，三一联合基督教堂关系抽取：夫妻关系：奥巴马，米歇尔事件抽取：事件类型：结婚事件，配偶：奥巴马，配偶：米歇尔，事件：1992年10月3日，地点：三一联合基督教堂事件的定义：事件起源于认知科学，常常在哲学、

aidanmomo·2023-09-21 19:54

评分函数和损失函数是什么（知识图谱嵌入KGE）

一、知识图谱中的评分函数和损失函数评分函数：评分函数用于计算给定实体和关系之间的匹配度或相似度得分。它接收实体和关系的嵌入表示作为输入，并输出一个分数，该分数反映了实体和关系之间的相关性。

Rebecca.Yan·2023-09-21 19:03

构建基于neo4j知识图谱、elasticsearch全文检索的数字知识库

前言：在数字化时代，知识库的建设正逐渐成为企业、学术机构和个人的重要资产。本文将介绍如何使用neo4j和elasticsearch这两种强大的数据库技术来构建知识库，并对其进行比较和探讨。技术栈：springboot+vue+neo4j+elasticsearch+activiti+mysql源码获取：Q+:3588019357正文：首先，让我们了解一下neo4j。neo4j是一种图数据库，擅长处

一只鹿鹿鹿·2023-09-21 17:56

vue+relation-graphs快速实现组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱，树形、力学等关系图

2.Node节点3.Link关系&Line线条4.Layout布局总结一、relation-graph简介一个Vue的关系图谱组件，使用非常方便用途可以展示如组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱

cmz1137691128·2023-09-21 13:29

004：vue使用relation-graph实现关系图谱

文章目录1.效果2.relation-graph简介3.安装及使用4.其他更多示例1.效果2.relation-graph简介这是一个Vue关系图谱组件，可以展示如组织机构图谱、股权架构图谱、集团关系图谱等知识图谱

范特西是只猫·2023-09-21 13:57

知识图谱(1)知识存储与检索

目录Neo4j在win系统安装Neo4j基础语法知识图谱创建知识图谱查询知识图谱属性增减python与neo4jNeo4j在win系统安装图数据库（graphdatabase）是一种特殊的数据库，用于存储丰富的关系数据

tzc_fly·2023-09-21 12:01

知识图谱(2)词汇挖掘与实体识别

从非结构化的文本构建知识图谱中的节点涉及两个基本步骤：词汇挖掘（LexicalAnalysis）：任务：词汇挖掘主要关注文本中的词汇和单词的处理，包括分词、词干提取、停用词过滤等任务。

tzc_fly·2023-09-21 12:01

知识图谱(4)图算法

基于图有很多任务，比如：节点分类：预测哪些网站是诈骗网站；关系预测：判断图中两个节点的关系；图分类：分子性质预测；聚类：社交网络分析，将相似用户聚类在一起，再推荐适合该簇的商品；图生成：药物分子生成，药物发现；目录图基础内容图遍历图聚类Node2Vec图基础内容节点的度：节点的边的数量。对于有向图，度还可以分为入度和出度。其中，C节点的度为3，入度为2，出度为1。对于上面的图，有7个节点，可以得到

tzc_fly·2023-09-21 12:26

【整理】text2kgbench: 语言模型根据本体生成知识图谱的能力

概述该论文的研究背景是大型语言模型（LLM）和基于本体的知识图谱（KG）在自然语言处理（NLP）任务中的性能提升。

YoungerChina·2023-09-21 11:59

pycharm如何手动添加模块库（No module named py2neo）

pycharm如何手动添加模块库今天遇到一个很奇葩的问题，在学习知识图谱的过程中我需要用到一个py2neo的库，在下载完成之后用pycharm编写的过程中发现无法调用这个模块显示：Nomodulenamedpy2neo

涂兆诚·2023-09-21 07:06

Neo4j安装配置教程

由于知识图谱中存在大量的关系型

Mr.caesar·2023-09-21 00:05

neo4j下载安装配置步骤

Neo4j具有高性能、事务支持、可扩展性和直观的Cypher查询语言，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、知识图谱、网络安全等领域。Neo4j和JDK

云边的快乐猫·2023-09-21 00:28

复杂问题问答

复杂问题问答写在最前面复杂问题问答问答系统分类知识图谱现存问题论文1分类写在最前面希望通过了解，找到目标应用场景的方法具体属于哪一个分支，并初步实现通过阅读文献，找到了另一个研究方向，所以这个就先这样吧

是Yu欸·2023-09-20 23:48

硬核评测 | 百分点科技NLP、知识图谱产品获“可信AI”多项最高级

权威评测：百分点科技“文本分析系统”以多项满分评分的优异表现，通过中国信通院“可信AI”功能模块最高级（增强型）评测；“数据科学基础平台-知识图谱构建系统”通过数据处理、知识构建、管理维护最高级（4+级

Percent_bigdata·2023-09-20 19:44

美团大脑：知识图谱的建模方法及其应用

微信头图模板-01-20181101.jpg作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。

美团技术团队·2023-09-20 13:21

学习记录652@python时间序列分析之自相关ACF图绘制

原理importtushareaststs.set_token('你的token')df=ts.get_k_data('399300',index=True,start='2016-01-01',end

教练我想学编程·2023-09-19 20:50

Text2Cypher：大语言模型驱动的图查询生成

话接上文《图技术在LLM下的应用：知识图谱驱动的大语言模型LlamaIndex》同大家简单介绍过LLM和图、知识图谱相关的结合，现在我来和大家分享下最新的成果。

·2023-09-19 17:24

知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战

前言本文侧重讲解：什么是知识图谱LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用比如，虽说基于知识图谱的问答早在2019年之前就有很多研究了，但谁会想到今年KBQA因为LLM如此突飞猛进呢第一部分知识图谱入门导论

v_JULY_v·2023-09-19 16:31

解码知识图谱：从核心概念到技术实战

目录1.概述什么是知识图谱知识图谱与自然语言处理的关系2.发展历程语义网络本体论大数据时代的知识图谱知识图谱与深度学习的融合3.研究内容知识图谱的建模与表示知识抽取知识图谱的融合与对齐知识图谱的推理知识图谱的评估与验证

TechLead KrisChang·2023-09-19 14:00

大语言模型的机遇和挑战

自然语言处理包含自然语言理解和自然语言生成两个方面,常见任务包括文本分类,结构分析(词法分析,分词,词性标注,句法分析,篇章分析),语义分析,知识图谱,信息提取,情感计算,文本生成,自动文摘,机器翻译,

hanscal·2023-09-19 06:44

求助：Tushare get_k_data获取的复权数据是否有问题

最近做量化分析的时候发现，使用Tushareget_k_data方法，部分股票最近一次的前复权数据似乎不对，例如以爱尔眼科为例300015df_stock.set_index(‘date’,inplace

zhyuli·2023-09-19 05:56

超详细的golang学习指南，golang知识图谱

golang知识图谱基础知识go语言关键字、标识符、数据类型、变量、流程控制、函数、数组、闭包关键字break-使用break关键字可以终止循环并继续执行其余代码case-这是switch构造的一种形式

程序员柳·2023-09-18 14:24

中文编码问题：raw_input输入、文件读取、变量比较等str、unicode、utf-8转换问题

最近研究搜索引擎、知识图谱和Python爬虫比较多，中文乱码问题再次浮现于眼前。

进击的雷神·2023-09-18 10:33

python调用tushare获取股票月线数据

接口：monthly描述：获取A股月线数据限量：单次最大3700，总量不限制积分：用户需要至少300积分才可以调取，具体请参阅本文最下方积分获取办法注：tushare库下载和初始化教程，请查阅我之前的文章输入参数名称

大榕量化·2023-09-18 09:08

Python调用Tushare抓取上证指数并作初步分析示例

1.关于TusahreTushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。

博观厚积·2023-09-17 23:02

人工智能方向毕业设计选题方法及建议

计算机视觉生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别等；图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR等；视频分析：安防监控、智慧城市等；2.自然语言处理情感分词、实体关系抽取、知识图谱

IT小职·2023-09-17 16:01

ArcGIS 创建知识图谱

1、创建Pro工程image.png2、创建知识图谱（1）新建知识图谱库点击目录视图面板，在出现的目录选项卡中新建调查，这就是知识图谱库。输入描述信息、空间参考等内容。如下所示。

青衣梦舞·2023-09-17 15:14

SpringBoot运维实用篇

实用篇是在基础篇的根基之上，补全SpringBoot的知识图谱。比如在基础篇中只给大家讲了yaml的语法格式，但是具体写yam

北执南念·2023-09-17 15:20

NewBing、Andi、Phind、Perplexity 还有国产kuaisou五个AI搜索引擎的介绍和对比

Andi是一个由YCombinator支持的创业公司开发的AI搜索引擎，它利用深度学习和知识图谱，为用户提供直接

朴拙数科·2023-09-16 21:29

AI产品经理需要知道的：知识图谱的入门and应用

作为人工智能领域的核心技术之一，知识图谱已成为AI产品经理必须掌握的基本技能。二、什么是知识图谱？1.什么是知识？在讨

夏日春风·2023-09-16 11:29

Python爬虫案例：简单获取股票、指数、三大报表数据

Python爬虫案例：简单获取股票、指数、三大报表数据文章目录Python爬虫案例：简单获取股票、指数、三大报表数据介绍1.准备工作2.以不同股票、指数为行，爬取不同日期的数据调用tushare库获取数据

celiaweiwei·2023-09-16 10:18

知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用。

微学AI·2023-09-16 01:06

【知识图谱】半导体芯片全产业链知识图谱，共23页，可打印，快来领取吧~~~

我们针对半导体（芯片）领域全部产业链进行梳理分析，得出一份超级详细的半导体芯片全产业链知识图谱！

移知·2023-09-15 22:04

tushare pro的token凭证码设置教程详解

获取tusharepro的token首先进入tusharepro官网注册自己的账号,然后点击右上角的个人信息进入下图页面点击端口TOKEN查看自己的TOKEN，并复制使用。

MIAYN·2023-09-15 15:26

杭州电子商务研究院与乐通达联合发布:基于LTD“从引导到成交“的营销SaaS知识图谱

本知识图谱由杭州电子商务研究院与杭州乐通达网络有限公司（LTD.COM）联合发布，感谢刘熙先生汇集整理，乐通达UI设计师谢宜先生制图。

LTD营销SaaS·2023-09-15 14:12

antv-G6知识图谱安装--使用(实例）--连接线修改成动态，并添加跟随线移动的光圈，设置分支跟踪定位功能

）1.连接线修改成动态，并添加跟随线移动的光圈2.自定义卡片样式和文字内容3.自定义伸缩节点的样式，并添加动画样式3.自定义弹窗样式4.自定义弹窗样式5.更新图谱6.设置分支跟踪定位功能antv-G6知识图谱安装

大白菜1号·2023-09-15 12:45

[学习笔记]CS224W(图机器学习) 2022/2023年冬学习笔记

资料：课程网址斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱【同济子豪兄】斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合序言到图神经网络

N刻后告诉你·2023-09-15 08:51

知识图谱学习笔记——（四）知识图谱的抽取与构建

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·2023-09-15 03:26

中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用.

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用

汀、人工智能·2023-09-15 03:54

笔记（一）斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱

节点和连接构成的图如何对图数据进行挖掘？传统机器学习，数据是独立同分布的，解决表格、矩阵、序列等问题图机器学习处理连接的数据，需要满足以下几个方面：1、图是任意尺寸输入2、图是动态变化的，有时也是多模态数据图，可以实现端到端的表示学习图嵌入，把节点映射为D维向量，并且能够反应原数据的语义信息工具：PyG、NetworkX、dgl、图可视化工具：AntV、Echarts、Graphxr应用：最短路径

hlllllllhhhhh·2023-09-15 00:00

MindMap: Knowledge Graph Prompting Sparks Graph of Thoughts in Large Language Models

思维导图：大型语言模型中的知识图谱提示火花思维图摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要LLM通常在吸收新知识的能力、幻觉的产生以及决策过程的透明度方面表现出局限性。

UnknownBody·2023-09-15 00:59

KNOWLEDGE SOLVER: TEACHING LLMS TO SEARCH FOR DOMAIN KNOWLEDGE FROM KNOWLEDGE GRAPHS

知识求解器：教LLMS从知识图谱中搜索领域知识摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验6结论摘要大型语言模型（LLM），如ChatGPT和GPT-4，由于其涌现能力和可推广性，是通用的，可以解决不同的任务

UnknownBody·2023-09-15 00:29

量化笔记

A份额法B置信区间C年化收益率/最大回撤D夏普率（收益-十年国债）/方差E—学好数学，少交智商税—熟悉金融市场—机器学习，入场割韭菜—深度学习，攀人生巅峰F集思录GTushare数据H平均值标准差平均值

子午河洲·2023-09-14 21:14

获取当前上市公司基本信息——tushare库及基本使用

【目标】-获取当前已上市公司的基本信息，包括股票代码、公司名称、所属板块等。最直接的办法就是在万得和同花顺中直接下载。但如果没有相关金融类终端账号，那么可以：一、官网下载上海证券交易所数据官网：http://www.sse.com.cn/assortment/stock/list/share/点击下载按钮，下载批量数据。但是此操作仅为图示展示的六个字段，不含公司全称、板块以及行业。深圳证券交易所：

mlxgccc·2023-09-14 16:35

知识图谱(3)关系抽取

信息抽取旨在从大规模非结构化或半结构化的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取是其中的重要子任务，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系。比如有下面的文本：InternationalBusinessMachinesCorporation(IBMorthecompany)wasincorporatedintheStateofNewYorkonJune16,1911.我们希望获得如下三元组

tzc_fly·2023-09-14 16:57

Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统

Neo4j是一个开源的、高性能的图形数据库。它被设计用于存储、检索和处理具有复杂关系的大规模数据。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来表示数据，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。这使得Neo4j在处理关系密集型数据时非常强大和高效。以下是Neo4j的一些关键特点：图形数据库：Neo4j是一个原生的、完全基于图形的数据库，它提供了图形模型来存储和管理数据。这使得它能够轻松地处理复

Together_CZ·2023-09-13 16:34

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