之前我们使用爬到了众多的数据，对于这些数据，如何我们想构建一个知识图谱，应该怎么做呢？ 首先安装好neo4j 1.下载neo4j 下载的官方是https://neo4j/download-center/#community （注意：下载速度较快，用国内的网极其慢） 这里不要选择最新版本，选择这个框最下面的版本，现在打开显示的是3.5.25版本 用Linun就下载第一个tar
一、知识图谱的基础概念1：RDFRDF(Resource Description FrameWork),就是资源描述框架，它的本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种手段和方法。RDF在形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句(statment),在知识图谱中我们称之为一条知识) Subject -------
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2024-06-14 14:26:41
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在前面一篇文章《知识图谱基础（二）-知识表达系统》中介绍了知识图谱的基础知识表达系统，什么是entity，什么是relation，什么是domain，什么是type等等。本篇文章主要从应用角度来聊一聊如何构建schema以及shcema构建中需要考虑的问题。以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的，弱关系图谱构建会在应用中讲到。1. schema的定义简单来说，一个知
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2024-05-28 14:34:43
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最近在“小象学院”上知识图谱的课程，做了一些笔记，现整理了一下1、什么是知识融合将来自不同知识库的同一实体融合在一起目标：融合各层面的知识合并两个知识图谱（本体），需要确认的是：（1）等价实例 实体的匹配 左右两个人是同一个人
01 什么是知识图谱我们可以从不同的视角去审视知识图谱的概念。在Web视角下，知识图谱如同简单文本之间的超链接一样，通过建立数据之间的语义链接，支持语义搜索。 在自然语言处理视角下，知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。 在知识表示视角下，知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。 在人工智能视角下，知识图谱是利用知识库来辅助理解人类语言的工具。 在数据库视角下，知识图谱是利用图的方式去
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2023-10-07 15:04:13
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今天上线发现自己竟然涨粉了，也给了我更大的动力将这一方面继续记录下去，这里是对另外一个项目代码的解读，个人认为是对前面连续几篇中文医疗知识图谱的解读的一个补充，有着拨云见日的作用。项目来源是GitHub上面刘老师做的一个基于知识医疗图谱的问答机器人，本文主要关注点放在建立知识图谱这一侧。这个项目并且将数据集也开源了放在dict和data文件夹下，让我觉得真的很难得，得给老师一个star！https
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2023-10-07 09:13:09
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1.构建方法知识图谱的构建方法有三种: 自底向上、自顶向下和二者混合的方法.1.1 自底向上法自底向上的构建方法, 从开放链接的数据源中提取实体、属性和关系, 加入到知识图谱的数据层；然后将这些知识要素进行归纳组织, 逐步往上抽象为概念, 最后形成模式层. 自底向上法的流程如图1所示.知识抽取知识抽取, 类似于本体学习, 采用机器学习技术自动或半自动地从一些开放的多源数据中提取知识图谱的实体、
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2023-12-04 10:51:55
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一、什么是知识图谱？知识图谱是由 Google 公司在 2012 年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。二. 知识图谱的表示知识图谱应用的前提是已经构建好
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2024-01-08 20:42:39
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刘知远知识图谱是谷歌对其所推出的大规模知识库产品的称呼。在此之前，已经有关于知识库的大量研究，其中有很多代表性工作，也相应提出了很多挑战性问题。我认为知识图谱的主要挑战问题包括：1. 知识的自动获取；2. 多源知识的自动融合；3.面向知识的表示学习； 4. 知识推理与应用。关于知识图谱最近写了一篇短文，可以参考：http://book.thunlp.org/knowledge_graph/张发恩作
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2024-02-05 10:54:31
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知识图谱是指对现实世界中的实体
原创
2023-06-10 00:45:46
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通过使用 Langchain 构建知识图谱 RAG（Retrieval-Augmented Generation），我们可以将机器学习与知识存储相结合，以实现更高效、精准的信息检索和生成。在这篇博文中，我将分享项目的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，帮助大家快速上手这个项目。
## 环境准备
在开始之前，确保你拥有合适的软硬件环境。以下是本项目的环境要求：
| 组件
引言最近刚在实验楼做了这个关于知识图谱的课程，想总结点什么，也勾起了我的一点回忆，因为最早我写博客就是为了记录一些我对web与nlp还有爬虫的笔记，博客标签上就是标的这些。结果最后发现这三者我都没有在继续做下去了，而是工作于视频图像，有够戏剧化的，所以这里，想找回一点当年那种感觉。知识图谱架构根据一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程，构建知识图谱一般分为3个部分，分别为：信息抽取：从各种类型的数据
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2024-01-17 07:13:19
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如何构建和医疗知识图谱类似的农业知识图谱构建农业知识图谱的步骤如下：数据收集：从各种来源（如学术文献、官方网站、专家知识）收集农业相关的信息。数据清洗：对收集的数据进行清理、组织和标准化，以准备构建图谱。定义实体和关系：明构建农作物知识图谱，写出代码构建农作物知识图谱的代码实现可以依赖于图数据库（如 Neo4j、Titan 等），以下是使用 Neo4j 的代码示例：scssCopy code//
一、知识图谱概念知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的，谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎，知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式，为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。知识图谱，简而言之就是图数据库，既可以存储信息，又能直观地表
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2024-03-29 15:17:50
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1.知识图谱的逻辑结构从逻辑上将知识图谱划分为2个层次：数据层和模式层1.1数据层知识以事实（fact）为单位存储在图数据库，通常以“实体-关系-实体”或者“实体-属性-值”三元组作为事实（fact）的基本表达方式。存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关系网络，形成知识的“图谱”。1.2 模式层模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。在模式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来管
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2023-11-13 13:11:41
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1. 问答系统的分类 非结构化的知识源 单文档阅读理解（Single-document Reading Comprehension）：单一文档寻找答案 多文档阅读理解（Multi-document Reading Comprehension）：多个文档检索答案 结
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2024-07-26 00:57:54
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以 CN-DBpedia 为例看下知识图谱大致是怎么构建的。
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2021-07-23 13:59:02
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作者丨徐阿衡学校丨卡耐基梅隆大学硕士研究方向丨QA系统实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本
原创
2024-04-11 15:17:12
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知识图谱概念 知识图谱是一系列可以用来展示知识的发展和结构关系的图形，它充分采用可视化技术，不仅能够对知识资源和载体进行描述，同时还可以对知识以及知识之间的练习进行分析和描述。构建流程 三个部分：知识单元的构建，知识单元间关系的构建和知识的可视化三个部分。其中前两个部分是构建知识图谱的最基本任务。图谱类型 领域无关知识图谱：这类知识图谱通常不限定于特点的领域，包含的内容较广泛。 特定领域知识图谱：
图数据库的性能和 schema 的设计息息相关，但是 NebulaGraph 官方本身对图 schema 的设计其实没有一个定论，唯一的共识就是是面向性能去做 schema 设计。 而 Neo4j 在它的书籍上则阐述希望用户能够尊重本身业务领域实体的关系进行设计，这次的分享主要是为了解答下面这些问题：什么时候用图数据库，什么时候用图计算什么时候建实体，什么时候建关系什么时候建实体，什么时候添加属性
