语境分类详情物理语境时间、地点/场所 ; 天气 ; 情绪及情感; 设备显示; 设备感知言语语境上下文;主题及焦点;设备反馈知识语境人类常识; 领域知识;Agent画像;设备信息库; 用户画像语境的生命周期请求级别;会话级别;长期知识图谱Thing, not Strings是一种知识的组织形式是一种概念模型
关系数据库 ：ER面向对象 ：类图是一种图模型
节点： 实体，值边： 关系，属性
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2023-08-17 09:02:44
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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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知识图谱构建与应用推荐学习分享一、语言表征学习 Language Representation Learning通过自监督语言模型预训练的语言表征学习已经成为许多NLP系统的一个组成部分。传统的语言建模不利用文本语料库中经常观察到的实体事实，如何将知识整合到语言表征中已引起越来越多的关注。二、知识图谱语言模型（KGLM）：通过选择和复制实体来学习并呈现知识。ERNIE-Tsinghua：通过聚合的
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2024-09-01 12:11:18
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什么是知识图谱？简单理解就是一个图，节点是各种各样的现实当中的实体，如人、物、组织等，线是反应节点之间的关系或者属性。如图所示。知识图谱的作用如今知识图谱广泛应用于聊天机器人，推荐系统等方面，而在金融、农业、电商、医疗健康、环境保护、工业制造场景等各种不同的垂直领域，得益于知识图谱的先验知识的特性，均得到了广泛的应用。说的抽象点，知识图谱就是把离散的符号表述，变成了连续的向量表示的巨大的知识网络图
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2024-01-11 15:39:43
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目录一.概念与发展1.什么是知识图谱2.知识图谱的发展二.知识图谱的本质三.深度学习与知识图谱三.技术概览1.什么是知识表示2.知识抽取3.知识存储4.知识问答5.知识融合 一.概念与发展1.什么是知识图谱知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构
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2023-09-03 10:34:13
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关系抽取概述知识图谱是一种以图形化的(Graphic)形式通过节点和边表达知识的方式，其基本组成元素是节点和边节点确定：实体识别边确定：关系抽取 关系抽取（Relation Extraction，RE）：旨在从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系输入：“柏拉图与老师苏格拉底、学生亚里士多德并称希腊三贤“输出<柏拉图，老师，苏格拉底>
<柏拉图，学生，亚里士多德>• 关
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2024-07-30 17:58:49
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知识图谱根据 W3C的解释，语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，其核心要义是以图形的方式向用户返回经过加工和推理的知识而知识图谱技术则是实现智能化语义检索的基础和桥梁．传统搜索引擎技术能够根据用户查询快速排序网页，提高信息检索的效率，然而，这种网页检索效率并不意味着用户能够快速准确地获取信息和知 识，对于搜索引擎反馈的大量结果，还需要进行人工排查和筛选．1
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2023-09-04 13:31:33
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今天的演讲主题是“知识图谱关键技术与应用”。分成几个环节：一、知识图谱的相关概述； 二、知识图谱的基本概念； 三、知识图谱行业方面的应用和场景介绍，着重讲一下知识图谱构建的相关技术； 四、达观在知识图谱构建方面的经验、心得和相关案例，最后是与大家的Q&A互动环节。一、知识图谱的概述我们先直观的来看一下什么是知识图谱，下面有一张图，从这张图里可以看到，这个图里圆圈是节点，节点之间有一些带箭头
一、基础概念1.1. NLP 中的 Tokenization 是什么?NLP技术中 Tokenization 也可以被称作是“word segmentation”，直译为中文是指 分词。分词是NLP的基础任务，按照特定需求能把文本中的句子、段落切分成一个字符串序列（其中的元素通常称为token或叫词语）方便后续的处理分析工作。1.2. formal language 和 natural langu
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2023-08-03 20:44:11
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目录前言1.什么是知识图谱2.知识图谱的通用表示方式3.知识图谱的应用3.1搜索3.2问答3.3辅助大数据分析4.知识图谱的构建4.1流程概述4.2知识抽取4.3知识融合4.4知识推理5.知识图谱和NLP前言 笔者总结网上关于知识图谱的相关资料并总结了一些基本概念，对于想了解这一概念的读者提供了一个新手入门的视角。1.什么是知识图谱本质上，知识
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2024-01-15 09:42:09
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知识图谱采用基于图的数据结构，以图的方式存储知识并返回经过加工和推理的关联信息。知识图谱在金融领域的主要应用场景有欺诈检测、信用评级、失联管理等，本文主要介绍知识图谱基本概念和节点属性。
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2023-10-08 15:17:04
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和很多组比起来，我们组的功能可能算是比较少的，当然里面是涉及到了网络爬虫和知识图谱这种比较高深的技术问题，但是可能整体来说功能没有那么多花里胡哨的东西。这可能也和我们总的定位有关，我们做的是小湖聊天机器人的二期项目，这次并不是对于整个项目进行推进，而是着重于聊天机器人的知识库的构建，也由此，本学期我们小组的项目最终能够直接展示出来的东西并不那么多。我们组内成员基本都没有系统学习过测试的流程、方法等
NLP 中结合结构化和非结构化知识的研究概况自 2012 年谷歌推出知识图谱 (KG) 以来，知识图谱 (KGs) 在学术界和工业界都引起了广泛关注 (Singhal, 2012)。作为实体之间语义关系的表示，知识图谱已被证明与自然语言处理（NLP）特别相关，并且在最近几年迅速流行起来，这一趋势似乎正在加速。鉴于该领域的研究工作越来越多，NLP 研究界已经对几种与 KG 相关的方法进行了调查。然而
知识图谱的由来 计算机一直面临着这样的困境——无法获取网络文本的语义信息。为了让机器能够理解文本背后的含义，我们需要对可描述的事物(实体)进行建模，填充它的属性，拓展它和其他事物的联系，即，构建机器的先验知识。Google为了提升搜索引擎返回的答案质量和用户查询的效率，于2012年5月16日发布了知识图谱(Knowled
知识图谱综述（三）论文原文链接这部分为数据图（页码4）部分，主要包括了：图结构数据模型的介绍：有向边标签图（多关系图）、异构体、属性图、图数据集、其他图数据模型、图存储；查询（语言）：图模式、复杂的图模式、导航图模式、其他特性。下文的每一小点即论文中的一个段落。任何KG的建立都要事先将数据抽象成图模型，本章选取一些在实际中常用的图结构数据模型来表示数据图。然后，我们在图查询语言的基础上，讨论了此类
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2024-09-10 10:13:35
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1.工具1.1 Jiagu 自然语言处理工具
Jiagu使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。Jiagu 详细内容参考：https://github.com/ownthink/Jiagu1.2 Neo4jubuntu 安装 neo4j安装服务端wget -O - http
语义网络与知识图谱入门（一）RDF/XML本体：一种形式化的对于共享概念体系明确而又详细的说明。就是指一种抽象的模型，可以用来描述对象类型、属性以及关系类型所构成的世界。RDF/XML主要讲的就是如何用XML的方式来表示RDF的图。椭圆表示节点，矩形表示文本，弧表示谓语。节点描述<rdf:Description rdf:about="A"></rdf:Description>
# NLP知识图谱自动立案实现教程
## 1. 简介
在本教程中，我将指导你如何使用NLP（自然语言处理）技术来构建一个知识图谱自动立案系统。通过这个系统，你可以将大量的文本数据转化为结构化的知识图谱，以便更好地进行信息管理和知识发现。
## 2. 整体流程
下面是整个过程的流程图，以帮助你更好地理解每个步骤的顺序和关联。
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(数据
原创
2023-08-17 13:31:08
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NLP实践——知识图谱问答模型FiD0. 简介1. 模型结构2. 召回3. 问答4. 结合知识的问答 0. 简介好久没有更新了，今天介绍一个知识图谱问答（KBQA）模型，在此之前我一直在用huggingface的Pipeline中提供的QA模型，非常方便但是准确性不是特别好。今天介绍的这个模型是Facebook在2021年就已经提出来的FiD（Fusion-in-Decoder），发表在ACL上
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2024-01-21 05:33:27
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知识图谱介绍 目录知识图谱介绍一、知识图谱简介1.1 引言1.2 什么是知识图谱呢？1.2.1 什么是图（Graph）呢？1.2.2 什么是 Schema 呢？1.3 知识图谱的价值在哪呢？二、怎么构建知识图谱呢？2.1 知识图谱的数据来源于哪里？2.2 信息抽取的难点在哪里？2.3 构建知识图谱所涉及的技术？2.4、知识图谱的具体构建技术是什么？2.4.1 实体命名识别（Named Entity
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2023-09-14 12:17:17
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