本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第四章 知识图谱问答 进行整理。知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。知识图谱问答分为**基于语义分析的方法(Semantic Parser)和基于答
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2023-12-13 22:24:12
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基于知识图谱的智能问答1.问答系统的简单介绍1.1 问答系统的目标1.2问答系统框架2. 项目介绍2.1数据集介绍2.2 问题分类2.3 技术方案2.3.1 数据准备2.3.2 数据导入neo4j3 模型3.1 JointBERT（分类、实体识别）3.1.1 数据集构造3.1.2 模型3.2 GraphSAGE（图网络完成属性预测）3.2.1 数据集构造3.2.3 模型4. KBQA5. 问题与
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2024-04-26 09:39:56
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在当今信息爆炸的时代，智能问答系统逐渐成为一种热门的技术应用。以 Python 为基础的知识图谱智能问答系统，利用了知识图谱的结构化存储和语义关联能力，能够高效地处理用户的自然语言查询。这类系统适用于各种场景，比如客户服务、在线教育、信息检索等。接下来，我们就来详细探讨如何构建一个基于知识图谱的智能问答系统。
### 适用场景分析
在不同的应用场景下，智能问答系统展现出了巨大的潜力。例如：
大学知识图谱问答，目前非常简单, 以后可能会更新数据来源于百度百科及一些其他网页搜索内容复制，scrapy爬虫目录在scripts/univer/目录下 然后将数据存储到neo4j中 对问题进行解析 通过actree得到实体，关键字得到问题类型，给出答案目前neo4j结构1.1 知识图谱实体关系类型实体类型实体数量举例大学2735清华大学，北京大学大学简称3128北大，兰大城市481河北省，北京市
基于知识图谱的问答系统一.准备工作:1.下载好java8,并用mysql创建好数据库–重点在于存储数据2.spark安装–用来进行提问问题的分类算法的编写3.进行neo4j–用来存储mysql对应的数据库的关系–重点在于存储关系4.之后在mysql当中将相应数据库当中的表格进行导出为csv文件,便于neo4j图形数据库的读取.将导出的csv文件放在import文件夹当中.5.安装hanlp中文分词
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2024-06-17 10:22:03
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx三个角度理解知识图谱2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也...
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2022-04-24 22:05:40
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx三个角度理解知识图谱2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也...
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2021-10-25 17:42:25
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1、什么是知识图谱？本质：是一个语义网络。旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系，并且对它们进行语义建模。知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边构成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体之间的“关系”。——知识图谱是人工智能的基石发展过程：低级——高级：1）计算智能：计算机已超过了人类2）感知智能：基本达到人类的水平（比如给你大量的图片能够区分出图片里有什么东西：图片分析模型）3）
《TensorFlow知识图谱实战》知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处
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2023-12-26 15:59:36
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系统之神与我同在前几个月参加了今年ccks（知识图谱与计算语义大会）任务四基于知识图谱问答的比赛：a榜第三 b榜出差去了 等回来的时候结束了 在这里写个分享知识图谱典型问题：问题：武汉大学出了哪些科学家查询语句：select ?x where {?x<职业><科学家_（从事科学研究的人群）>.?x<毕业院校><武汉大学>.}答案："<
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2024-08-21 11:20:55
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一、问答智能客服简介QA问答是Question-and-Answer的缩写，根据用户提出的问题检索答案，并用用户可以理解的自然语言回答用户，问答型客服注重一问一答处理，侧重知识的推理。从应用领域视角，可将问答系统分为限定域问答系统和开放域问答系统。根据支持问答系统产生答案的文档库、知识库，以及实现的技术分类，可分为自然语言的数据库问答系统、对话式问答系统、阅读理解系统、基于常用问题集的问答系统、基
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2023-10-10 15:31:58
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0. 目录1. 前言2. 知识图谱定义3. 数据类型和存储方式4. 知识图谱的架构4.1 逻辑架构4.2 技术架构5. 信息抽取5.1 实体抽取(Entity Extraction)5.2 关系抽取(Relation Extraction)5.3 属性抽取(Attribute Extraction)6. 知识融合6.1 实体链接6.2 知识合并7. 知识加工7.1 本体构建7.2 知识推理7.3
沪深股市上市公司知识图谱1、沪深股市上市公司知识图谱介绍 通用知识图谱通常规模较大。公司或者小型企业通常建立行业知识图谱 2、金融知识图谱的构建流程 知识模型就是模式层，建立知识模型可以理解为在建图数据库时写数据字典定义表头的过程，有了表头之后，相当于有了知识模型之后就有了数据源。有一种说法是知识图谱是包括图、数据库是不需要数据结构的，可以动态的根据需求随时改变，此类说法只适用于通用领域，而领域知
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2024-02-27 13:26:55
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笔者会以产品经理的视角来写技术相关的文章，在前面的文章中简要的介绍了知识图谱的概念，构建以及基本应用形式。这篇文章主要介绍如何判断问答场景是否适合知识图谱。1. 什么是知识图谱的问答业界通用的问答系统是以Q&A为中心构建问答，需要运营去穷举用户的所有的问题（question），然后给每个问题配上相应的答案。然后算法用Q-Qmatch解析到运营配置的问题（question）上，召回答案（an
在当今信息爆炸的时代，基于知识图谱的问答系统越来越受到关注。特别是在2023年，随着人工智能技术的发展，构建高效的问答系统变得愈加重要。本文将会深入探讨如何使用PyTorch构建一个基于知识图谱的问答系统，以下是我们的探索过程与成果。
### 背景描述
1. **2015年** - 知识图谱概念首次提出，并开始在各大搜索引擎中应用。
2. **2018年** - 实现了基于知识图谱的问答系统，通
本文设计了一种基于知识图谱的智能问答系统，通过本体层构建、数据爬取、数据存储等步骤构建知识图谱，并采用BERT+BiLSTM+CRF模型和BERT+TextCNN模型进行命名实体识别和用户意图识别。最后，使用Flask封装后台API，提供灵活和个性化的服务。
# Java知识图谱智能问答实现指南
## 1. 项目流程概述
首先，我们将项目分为以下几个步骤，您可以通过下面的表格来了解每一步的内容。
| 步骤编号 | 步骤名称 | 具体说明 |
| -------- | ------------------ | ------------------------------
知识图谱问答，又称 Knowledge-based QA 或 KBQA,是一种基于结构化知识库（即知识图谱）的智能问答方法。给定自然语言问题，该类方法基于知识图对问题进行理解，并根据问题理解的结果从知识图谱中查找或推理出问题对应的答案。知识图谱问答分为**基于语义分析的方法(Semantic Parser)和基于答案排序的方法(Information Retrieval)**两类。基于语义分析的方
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2023-12-17 07:24:03
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Java数据结构学习DAY5——二叉树1. 树型结构（了解）1.1 概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点： 有一个特殊的节点，称为根节点，根节点没有前驱节点除根节点外，其余节点被分成M(M > 0)个互不相交的集合T1、T2、…、Tm，其中每一个集
# Python知识图谱问答系统的实现
## 1. 整体流程
要实现一个Python知识图谱问答系统，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -----------------------------------------------
原创
2023-10-26 10:32:34
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