知识图谱，本质上旨在描述真实世界中存在的各种实体或者概念及其关系，其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或者概念，边则是由属性或者关系构成。知识图谱的定义知识图谱之中包含多种类型的节点，诸如实体、概念、内容、属性和关系等。知识知识和信息是不同的，信息是指外部的的客观事实，知识是指对外部客观规律的归纳和总结。可以用图示来描述这种不同。 这样就很容易理解，在信息的基础上，建立实体之间的
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2024-06-28 14:30:07
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来源
2012年5月17日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。
实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，早在 2006 年就有文献提出了语义网（Semantic Network）的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，RDF（resource description frame
人类的未来就是失控，就是人与机器共生、共存。机器越来越人性化， 人越来越机器化。《失控》这本书，主要就体现了这一思想。
本文选自《全栈数据之门》一书。
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精选
2017-04-27 13:20:14
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本文围绕基于半结构化百科的电影知识图谱构建、查询与推理实践这一主题，完成基于百度百科的电影元组抽取、基于protégé的电影本体构建、基于D2RQ的RDF数据转换与查询、基于Apache jena的电影知识推理四个环节的实践。这是半结构化知识图谱构建和应用的完整例子，希望大家能够对其中的一些流程，相关的工具等有个大致的了解。以对实际的工作提供帮助。一、基于百度百科的电影元组抽取要构建电影知识图谱，
知识图谱知识图谱（Knowled ge Graph）这个概念最早由 Google 在 2012 年提出 [16]，最初用于优化现有的搜 索引擎，通过信息的的取与关联以实现更好地查询复杂的信息，从语义层面理解用户意图。随着理论 与技术的发展与完善，目前知识图谱已广泛应用于社交网络、金融、电商等领域的数据挖掘。 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点 （Point） 和边 （Edge
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2024-05-16 07:48:06
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在上一节中，笔者对语音识别系统的概述、信号处理和特征提取方法以及基于传统 GMM 和 HMM 的声学模型进行了简单的综述，详情可戳： 本节，笔者继续对语音识别的剩余两个部分进行简单综述，以期对整个语音识别技术系统有一个相对全面的了解。本节我们要做综述的是基于深度学习的声学模型和端到端的语音识别系统。4
知识图谱基础（知乎系列博文）本文从一个例子出发娓娓道来阐述了知识图谱的来源、结构，值得一学，参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31726910https://zhuanlan.zhihu.com/p/31864048https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是一个将现实世界映射
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2024-05-03 22:32:20
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文章目录前言一、知识图谱1、数据模型2、数据库管理系统3、查询语言4、查询操作二、知识图谱存储方式1、关系型存储2、原生图存储三、基于关系的知识图谱存储管理1、三元组表2、水平表3、属性表4、垂直划分5、六重索引四、原生知识图谱存储管理1、Neo4j2、gStore3、分布式图数据库：JanusGraph4、OrientDB5、Cayley6、其他原生图数据库五、图数据库1、图数据库排名2、图数
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2023-12-11 14:48:32
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一：知识图谱的价值：1.辅助搜索传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT 设备等各种信息资源。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索2.辅助问答典型的基于知识图谱的问答技术或方法包括：基于语义解析、基于图匹配、基于模板学习、基
为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生语义网络，语义网，链接数据和知识图谱知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL
原创
2021-07-14 15:48:30
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深度学习NLP构建知识图谱的过程是一个复杂而有趣的数据处理任务。知识图谱可以通过深度学习模型来有效提取和表示信息。但在这个过程中，常常会遇到一些问题。接下来，我们将详细记录解决“深度学习NLP构建知识图谱”问题的整个过程。
### 问题背景
在构建知识图谱的项目中，我们的目标是在海量的文本数据中提取有用的信息，并将这些信息以图谱的形式组织起来，以便于检索和分析。一个用户在深化其产品文档理解的过程
再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚
知识图谱知识图谱，简单理解就是一个知识库，我们能利用这个知识库，给定你要查询的内容，然后到知识库中去进行关联分析和推理，试图让机器了解你的意图，反馈和你查询相关内容的更多关联信息。举一个简单例子，我们用所有的菜谱构建知识图谱，然后问“夏天西红柿怎么做汤”，知识图谱会查询“夏天”、“‘西红柿”和“汤”在所有菜谱中的直接和间接关系，进而推荐给你几个最匹配的菜谱。就我的总结，知识图谱有两大类主要应用：a
编辑导读：知识图谱和机器学习，这两个看似不相关的事物，放在一起会发生什么样的化学反应？本文将从五个方面，阐述机器学习如何与机器学习相互作用，希望对你有帮助。
某天中午吃完饭，和一位做大数据分析、机器学习建模相关的朋友聊天，谈及到智能决策领域的增长点和突破口，目前智能决策领域已经基本业界标准化成型的，由产品&技术各组件组成的决策引擎体系，这套完整体系包括智能决策平台、批流化一体决策
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2020-07-20 12:38:00
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# 机器学习在知识图谱的应用
知识图谱是一种用于表达和存储实体之间关系的图形化结构，它能够帮助我们组织和推理知识。随着近年来机器学习的快速发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用到知识图谱中，以提高知识图谱的表达能力和推理能力。本文将介绍机器学习在知识图谱中的应用，并结合代码示例进行说明。
## 知识图谱的构建
在构建知识图谱之前，我们首先需要定义知识图谱中的实体和关系。实体可以是人、地
原创
2024-01-25 07:16:25
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知识图谱（Knowledge Graph, KG）本质上是一种大规模语义网络，包含实体、概念及其之间的各类语义关系，目前已经成为认知智能的基石，是发展人工智能的核心技术，它让机器语言认知、可解释人工智能成为可能，能够显著增强机器学习的能力，将成为与数据驱动相并列的一种非常重要的解决问题的方式。最近几年，以知识图谱为代表的智能化技术正在触及越来越多领域，许多企业都已将人工智能升格为企业的核心战略。目
实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。1. CN-DBpedia 构建流程知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维
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2023-11-24 08:09:02
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基于深度学习的知识图谱综述摘要：随着现如今计算机设备的更新，计算能力的不断提高促使深度学习再一度推上热门技术，深度学习已经广泛应用于图像处理、文本挖掘、自然语言处理等方面，在医学、交通、教育、旅游等行业发挥极大地作用。知识图谱也在深度学习的技术下得到了很大的发展。 Ps：与知识图谱相关的：深度神经网络，基于深度学习的命名实体识别和关系抽取 本博文的结构如下：知识图谱的定义知
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2022-12-22 03:09:36
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2021-08-15 23:07:00
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知识图谱
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2022-12-18 19:06:40
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