算法大数据基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、 推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。腾讯信息流内容理解技术实践目前
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2024-08-19 20:28:47
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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）
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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《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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⚽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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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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# Python知识图谱问答系统的实现
## 1. 整体流程
要实现一个Python知识图谱问答系统，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -----------------------------------------------
原创
2023-10-26 10:32:34
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文章目录前言一、实体识别和关系抽取1. NER模型2. AC自动机二、实体链接1. 实体消歧视的两个思路2. 几个判断文本相似度的方法三、图谱问答四、模型部署总结前言知识图谱构建好了之后的应用有很多。图谱问答是最常见的应用。一、实体识别和关系抽取实体识别和关系抽取的常见方法有匹配的方式和模型的方式。1. NER模型常见的实体识别方法是是同BIO标注法。基于BERT的实体识别加关系抽取的方法描述如下
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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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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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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系统之神与我同在前几个月参加了今年ccks（知识图谱与计算语义大会）任务四基于知识图谱问答的比赛：a榜第三 b榜出差去了 等回来的时候结束了 在这里写个分享知识图谱典型问题：问题：武汉大学出了哪些科学家查询语句：select ?x where {?x<职业><科学家_（从事科学研究的人群）>.?x<毕业院校><武汉大学>.}答案："<
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2024-08-21 11:20:55
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# 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 |
| -------- | ------------------ | ------------------------------
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
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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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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1、项目背景中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。 项目地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG 本人为小白，然后一步步完成的。 知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成
知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 – 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面
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2023-08-25 02:01:12
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1 JAVA 基础1.1 算法 直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序、基数排序 二叉查找树、红黑树、B树、B+树、LSM树 BitSet、LRU、LFU、KMP 1.2 基础 字符串常量池的迁移 string的intern方法的内部细节，jdk1.6和jdk1.7的变化 equa
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2024-05-29 09:39:21
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