# 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 |
| -------- | ------------------ | ------------------------------
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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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
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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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）
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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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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大家好，我是大D。今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理，对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述，力求精简、通俗易懂。希望能为新手的入门学习扫清障碍，从基础概念入手、再到原理深入，由浅入深地轻松掌握 Spark。1、初识 SparkSpark不仅能够在内存中进行高效运算，还是一个大一统的软件栈，可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景。背景Spark作为一个用来快速
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2024-01-17 15:13:21
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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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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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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
《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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文/阿里安全 染青“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。 知识图谱搜索热度当下，知识图谱已在工业领域得到了广
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2024-09-02 11:31:04
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⚽开发平台：jupyter lab?运行环境：python3、TensorFlow2.x 《基于Tensorflow的知识图谱实战》（王晓华 著） 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。本书选用TensorFlow 2作为深度学习的
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2024-08-09 16:58:25
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx知识问答简介问答系统的历史如下图所示：可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知...
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2021-10-26 16:29:21
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人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx知识问答简介问答系统的历史如下图所示：可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。一个经典的测评数据集为QALD
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2022-04-24 14:10:32
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简单问题的界定是能通过查找一个事实就可以解答。本文关注baseline方法，是一篇概述博客。 本文介绍的方法属于pipeline风格，即分解问题到几个阶段，分阶段用对应的模块解决，最后的模块输出最后的结果。最新的研究进展也有构建知识图谱，然后在图上跑强化学习方法来进行解答路径选择。知识图谱上的简单问题知识问答 该问题可以直接分解为实体检测(entity detection)、关系链接(entity
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2024-08-29 15:32:03
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随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了挑战。知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。最近，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界引起了足够的注意力。知识图谱旨在描述现实世界中存在的实体以及实体之间的关系。知识
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2023-10-26 21:57:55
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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：
1.知识图谱概念知识图谱本质上是基于图的语义网络，表示实体和实体之间的关系。 构建知识图谱的目的，就是让机器具备认知能力，理解这个世界。 2.知识图谱研究的多个维度2.1 知识图谱相关发展领域 知识图谱是Web和大数据时代的知识工程新的发展形态。知识工程的核心:知识库和推理引擎。• 领域本体的构建：面向特定领域的形式化地对于共享概念体系的明确而又详细的说明• 知识抽取：从海量的数据中通过信息抽取的
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2024-04-30 20:23:45
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