我们构建知识图谱的目的，在于利用知识图谱来做一些事情。有效利用知识图谱，就是要考虑知识图谱的具备的能力，知识图谱具有哪些能力呢，首先我们知道知识图谱包含了海量的数据，是一个超级知识库，所以我们可以依赖它进行搜索一些内容，由于知识图谱的数据组织方式是计算机能理解的，具有语义，这种搜索可以定义为语义搜索。第二，对搜索进行延伸，搜索的结果可能会有很多，按照一定的规则排序，如果只取最可能的答案，就变成了问
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2024-01-18 19:28:15
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语言知识图谱WordNet：155, 327个单词，同义词集117,597个，同义词集之间由22种关系连接；from nltk.corpus import wordnet as wn
color = wn.synsets('white')
print(color)
[Synset('white.n.01'), Synset('white.n.02'), Synset('white.n.03'),
最近在做知识图谱方面的工作，刚刚接触，感觉还是比较有趣的，整理一下自己的所学吧。后面会持续更新这一个专栏。 什么是知识图谱？ 知识图谱，本质上，是一种揭示实体之间关系的语义网络。从定义上来看，是比较抽象的一个概念，下面我们来举个例子。如果你看过网络综艺《奇葩说》第五季第17期：你是否支持全人类一秒知识共享，你也许会被辩手陈铭的辩论印象深刻。他在节目中区分了信息和知识两个概念：信息是指外部的
知识图谱是知识工程的分支，在人工智能领域有重要的作用。我们日常使用的搜索引擎背后的工作逻辑****、电商平台的智能推荐等都运用了知识图谱，本文主介绍知识图谱的基本概念、相关技术，以及知识图谱构建流程。通过本文可以了解什么是知识图谱，知识图谱经历的怎样的发展，知识图谱的作用，知识图谱如何建立以及相关技术。相关技术的详细情况以后会慢慢更新。
什么是知识
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2024-04-02 00:02:08
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知识图谱是人工智能的重要基石，因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述 现实世界中的各种实体及其联系，其中顶点表示实体，边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的 首要工作，对知识图谱分布式存储、查询、推理和挖掘起基础支撑作用.随着知识图谱数据规模及分布式处理需求的不断增 长，如何对其进行划分已成为目前知识图谱研究热点问题.从知识图谱和图划分的定义出
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2023-11-20 11:50:33
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一. 流程1. 安装pymysql，mysqlpip install pymysql2. 爬取数据执行 crawler.movie_crawler.py3. 利用D2RQ生成mapping文件generate-mapping -u root -o kg_demo_movie_mapping.ttl jdbc:mysql:///kg_demo_movie这里需要对生成的mapping进行
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2024-01-02 12:33:07
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手把手医学知识图谱搭建案例注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今天和大家分享一下医学知识图谱中三元组搭建的案例 github: htt
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2023-12-09 13:30:26
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知识图谱（Knowledge Graph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。第1关：构建关键词共现矩阵所需数据集import pandas as pd
import numpy as np
def authors_stat(co_authors_list):
au_dict = {} # 单个作者频次统计
au_group = {} #
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2023-12-11 02:08:39
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使用图进行数据建模之前给大家提供过一种构建疫情知识图谱的思路，将病例与病例之间的联系、病例与行程轨迹之间的联系利用neo4j进行表示。不少同学反馈写的不错，思路清晰，也很明了，在这里一并谢谢各位咯！一同进步！本篇博客主要介绍构建知识图谱的图查询构建的语言：Cypher语言主要介绍create函数以及 match函数，本博客主要为简单的例子，后续会分享更为复杂的语句给大家cypther语言的特性为了
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2024-03-15 19:31:15
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目录一、知识图谱的表示方式1.1 特定领域的知识图谱特点1.2 简单的通用知识图谱特点补充1.3 可自定义本体的通用知识图谱特点补充二、图数据库选型三、基于Nebula Graph的数据库交互层的实现 一、知识图谱的表示方式知识图谱就是知识的结构化表示，不同的行业有不同的知识，以及不同的知识体系 我们这里定义只针对一个特定知识体系的知识图谱为特定领域的知识图谱，可以兼容不同知识体系的图谱为通用知
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2023-10-07 13:27:05
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之前几篇文章的话，个人感觉已经将代码解读进行完成，整体上通读下来也没有什么问题，python的语法也都基本读懂，剩下一些细节问题之后报错再进行修饰，然后这篇文章主要是记录一下，我在试图运行build_medicalgraph.py的过程遇到的问题。1.Java-jdk和neo4j软件的安装里面讲的十分的详细，我就是根据这篇文章安装好的，然后的话我把我下载的jdk-15.0.2还有neo4j 4.2
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2024-02-07 23:14:25
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1.知识图谱的逻辑结构从逻辑上将知识图谱划分为2个层次：数据层和模式层1.1数据层知识以事实（fact）为单位存储在图数据库，通常以“实体-关系-实体”或者“实体-属性-值”三元组作为事实（fact）的基本表达方式。存储在图数据库中的所有数据将构成庞大的实体关系网络，形成知识的“图谱”。1.2 模式层模式层在数据层之上，是知识图谱的核心。在模式层存储的是经过提炼的知识，通常采用本体库来管
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2023-11-13 13:11:41
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基于知识图谱的医疗领域问答系统1【QASystemOnMedicalKG】1 代码来源本代码来源于github项目地址，主要是构建以疾病为中心的具有一定规模的医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。其中知识图谱通过neo4j构建，代码采用python语言。2 项目组成项目包括知识爬取、知识图谱构建、问答处理等三部分，其中问答处理可以进一步按照处理流程细分为三个部分，分别为实体意图提
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2024-05-14 19:03:33
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# Java实现图谱（Graph）及其应用
图谱（Graph）是一种广泛应用的计算结构，它由节点（或顶点）和连接这些节点的边组成。图谱用于表示各种关系，如社交网络、网络拓扑图、推荐系统等。在本文中，我们将讨论如何在Java中实现一个基本的图谱结构，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 图谱的基本概念
一个图通常包含以下几个部分：
- **节点（Vertex）**：图中的点，通常用于表示实体（
原创
2024-09-16 03:40:53
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### 知识图谱搭建Python实现
在数据科学与人工智能不断发展的今天，知识图谱作为一种重要的数据表示方式，受到越来越多开发者和组织的关注。通过Python搭建知识图谱，我们能够更好地进行数据关联、信息检索以及推理。
#### 环境准备
首先，我们需要确保有合适的软硬件环境来搭建知识图谱。以下是建议的环境配置：
- **硬件要求**：
- 内存：至少 8GB
- CPU：四核及以
表示学习-TransE原理介绍核心理念在平面直角坐标系中，向量表示三元组知识。其中表示的是头实体的向量表示；表示的是关系的向量表示；指代的是尾实体的向量表示，如果三元组在向量空间中满足下图关系：当我们通过如上图的形式表示三元组时，可以从两个方面对已有知识图谱中的知识做处理：使用词向量对知识图谱已经有的三元组进行表示；对可能潜在的三元组关系进行预测，即在使用词向量表示当前知识图谱的基础上，预测潜在的
1. 语谱图的矩阵1.1 python 中的矩阵首先原始矩阵，从上到下，依次为第0 行到最后一行； 举例，讲来，使用python 创建一个矩阵import numpy as np
a = np.arange(12).reshape([3, 4])
b = a[0]可以，发现第0行代表的是，在最上方， 这与我们平时在书写中，数学表达式中的矩阵是一致的。 1.2 库函数生成的语谱图矩阵libros
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2023-09-24 08:48:46
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作者：汪诚愚 张涛林 黄俊导读知识图谱（Knowledge Graph）的概念⾸次出现2012年，由Google提出，它作为⼀种⼤规模语义⽹络， 准确地描述了实体以及实体之间的关系。知识图谱最早应⽤于搜索引擎，⽤于准备返回⽤户所需的知识。随着预训练语⾔模型的不断发展，将知识图谱中的知识三元组融⼊预训练模型，对提升模型的效果有重要的作⽤。经典的知识注⼊算法直接将知识图谱中实体的词嵌⼊向量注⼊预训练模
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2024-08-12 11:55:03
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一、引言关于知识图谱理论知识详见【概念篇】知识图谱在自然语言处理中，我们经常思考，怎么样才能做好自然语言的理解工作。对我们人类来说，理解某一个自然语言的文本信息，通常都是通过当前的信息，关联自己大脑中存储的关联信息，最终理解信息。例如“他不喜欢吃苹果，但是喜欢吃冰淇淋”，人在理解的时候关联出大脑中的认知信息：苹果，甜的，口感有点脆；冰淇淋，比苹果甜，口感软糯、冰凉，夏天能解暑；小孩更喜欢吃甜食和冰
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2024-08-01 16:58:55
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需要知道的东西什么是知识图谱，一种定义是“知识图谱是语义网络上的知识库”，也就是个多关系图。他的目的就是要表示出实体与实体之间的关系，实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某种联系，比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归是深度学习的“先导知识”等等。又比如人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。构建这样的一个知识图谱
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2024-06-24 12:06:02
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