参考知乎教程：知识图谱–给AI装个大脑本文的一切环境配置都是在Windows10平台 机器学习是学习能力强的小孩。 知识图谱是经验丰富的老人。一、知识图谱概念 1.语义网络(Semantic Network) 与语义网不是同一概念，需要注意。 语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系。 在表现形式上，语义网络和知识图谱相似，但语义网络更侧重于描述概念与概念之间的
语义网络以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取否定蕴含变元和量词在语义网络中的表示方法 以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取
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2024-08-25 23:31:36
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# 使用Python绘制语义网络图的指南
随着数据科学与机器学习的不断发展，语义网络图日益成为重要的可视化工具，能帮助我们理解复杂关系与概念。在本指南中，我们将逐步学习如何使用Python绘制语义网络图。
## 流程概览
下面是绘制语义网络图的基本流程：
| 步骤 | 操作内容 | 描述
ucinet介绍UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和Krac
语义网络是知识表示中最重要的方法之一，是一种表达能力强而且灵活的知识表示方法。语义网络利用节点和带标记的边结构的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。带标记的有向图能十分自然的描述客体之间的关系。 语义网络由于其自燃性而被广泛应用。采用语义网络表示的知识库的特征是利用带标记的有向图描述可能事件。结点表示客体、客体性质、概念、事件、状况和动作，带标记的边描述客体之间的关系。知识库的修改
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2024-01-08 18:28:18
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概括积累了一两周，好久没做笔记了，今天，我将展示在之前两周的实战经验：如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、
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2024-02-05 20:56:29
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目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
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2024-03-14 07:16:29
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本课程B站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Vq4y127fB/
主要介绍unet的网络结构。详见2015年的论文unet结构图【详解】典型的encoder-decoder结构左边是encoder,也就是提取特征和下采样的部分；右边decoder解码是一系列上采样，得到最终的一个分割图图中每个长条的矩形对应的都是一个特征层，箭头都是一种操作从输入开始看，输入
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2024-03-11 20:01:20
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文章目录搭建过程1. 引入必需的库2. 引入数据集3. 搭建神经网络层4. 编译神经网络模型5. 训练模型效果测试 大概几个月前，神经网络、人工智能等概念在我心里仍高不可攀，直到自己亲身上手之后，才发现搭建神经网络并不像自己想象的那么难。很幸运，我开始学习神经网络的时候 Tensorflow2.0已经发布了。 Tensorflow2中内置了Keras库，Keras是一个由Python编写的开源
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2024-05-15 14:04:06
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用python从零开始搭建神经网络python用python从零开始搭建人工神经网络什么是人工神经网络？分类神经网络主要是处理分类问题，比如垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把其中的所有词汇提取出来，放到机器里，机器判断这封邮件是否垃圾邮件。这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器(classifier)。分类器的输入是一个数值向量，叫做特征向量。比如在垃圾邮件识别例子中，用0,1分别代
# 如何使用Python绘制共现语义网络图
在当今的数据分析领域，语义网络图能够帮助我们更好地理解数据之间的关系。本文将详细介绍如何使用Python绘制共现语义网络图，适合刚入行的小白。我们将逐步走过整个流程。
## 流程概览
下表展示了绘制共现语义网络图的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------
最近在学习知识图谱相关知识和技术，所以会在博客做一个记录，首先对学习过程中所读资料的作者表示衷心的感谢，其次，在整理过程中若本人理解有偏差或者有不到位的地方望大家多多包涵指正。本文主要是对整个知识图谱体系进行一个大体上的认识，明白知识图谱是个什么东西，大致包涵那几块内容，每一块大致用到了哪些技术，而对于其中的技术，后面我会慢慢整理。知识图谱技术概览知识图谱概念演化1960年，语义网络作为知识表示的
本文为 AI 研习社社区用户 @邹佳敏 的博客文章，其知乎专栏为：AI的怎怎，歪歪不喜欢。欢迎扫描底部社区名片访问 @邹佳敏 的主页，查看更多内容。本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。一，知识图谱—盲人摸象大家都说，自己在做知识图谱，但从不同人分享的PPT来看，讲述的重点都不一样，那知识图谱到底是什么？
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2024-02-02 23:11:52
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文章目录安装简介示例无多重边无向图有多重边有向图布局其他算法附录 2021-4-20更新：可能新版的networkx不能直接出图，那就在代码末尾加两行代码，就可以出图了import matplotlib.pyplot as mp
mp.show()以下为原文：安装Anaconda Prompt下输入conda install networkx简介import networkx as nx
# 创
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2023-07-09 12:15:15
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如何利用pyecharts绘制炫酷的关系网络图这是本学期在大数据哲学与社会科学实验室做的第六次分享了。第一次分享的是：如何利用“wordcloud+jieba”制作中文词云？第二次分享的是：如何爬取知乎中问题的回答以及评论的数据？第三次分享的是：如何利用百度AI平台或snownlp做中文文本的情感分析？第四次分享的是：如何利用情感词典做中文文本的情感分析？第五次分享的是：如何利用pyecharts
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2024-01-18 20:06:54
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引言语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效
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2023-12-01 13:25:43
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原标题：知识图谱之语义网络篇开篇还是从我在情报工程发表的一篇论文的前言开始讲起。知识图谱(Knowledge Graph)的概念由谷歌 2012 年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于 2013 年以后开始在学术界和业界普及，并在智能问答、情报分析、反欺诈等应用中发挥重要作用。知识图谱本质上是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库，即具有有向图结构的一个知识库，其中图的
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2024-02-29 13:54:05
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# 教你用Python构建语义网络
构建语义网络是信息处理和知识表示中的一个重要任务。简单来说，语义网络是一个表示概念和概念间关系的图形模型。今天，我们将通过Python来实现一个简单的语义网络，包括数据的准备、图的构建以及可视化。以下是整个流程的步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
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一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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# 用Python绘制网络图的科普文章
在当今这个数字化时代，数据可视化在各个领域中变得愈发重要。尤其是在处理复杂网络数据时，网络图（Network Graph）能够帮助我们更清晰地理解数据之间的关系。本文将带您了解网络图的定义、应用场景，以及如何使用Python绘制网络图。
## 什么是网络图？
网络图是一种图形化的表示方式，用于展示节点（或称顶点）之间的关系。节点可以是人、地点或任何数据
原创
2024-10-16 04:57:49
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