“The world is not made of strings , but is made of things.”——辛格博士，from Google.知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用，如搜索领域的Google搜索、百
知识图谱综述前言知识图谱构建结构图知识图谱的架构构建过程跨语言知识图谱构建知识图谱的应用问题与挑战结语参考文献 前言最近开始研究知识图谱，首先看了几下综述，做一个总结性的描述。为之后学习奠定基础。知识图谱构建结构图首先我们先上在构建知识图谱的一个总体架构图。其定义应为如下， 知识图谱．是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系．其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组
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2023-10-16 00:25:57
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一、知识图谱的架构（逻辑结构+体系架构）1.1 知识图谱的逻辑结构（数据层+模式层）数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。模式层构建在数据层之上，主要是通过本体库来规范数据层的一系列事实
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2023-08-11 10:53:31
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常见知识图谱详细介绍 **# 因为任务的需要,所以最近总结了一下目前常见的几个知识图谱,比较详细,例如:Freebase、wikiData、Schema.org、DBPEDIA、YAGO、Wordnet、Conceptnet、Babelnet、OpenKG.cn等## **分类: 知识图谱种类
数据源: 维基百科
数量: 4428万条实体, 765个类别, 2312676个
# GPT 知识库架构图
在人工智能领域中，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型已经成为了一个非常重要的研究方向。它可以生成自然语言文本，被广泛应用于对话系统、文本生成和理解等领域。GPT模型的知识库架构图是非常重要的，它展示了GPT模型中各个组件之间的关系和交互。
## GPT 知识库架构图
