知识图谱笔记1

最新推荐文章于 2024-07-25 16:23:22 发布
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#知识图谱

本文介绍了知识图谱的基本概念和技术方法，包括其组成结构、应用场景及关键技术，并列举了谷歌、IBM等大厂的代表性知识图谱产品。此外，还探讨了知识图谱在语义搜索、智能问答等领域的应用。

什么是知识图谱

  • 知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。

大厂的语义知识库

  • 谷歌知识图谱后端的Freebase
  • IBM Waston后端的DBpedia
  • Amazon Alexa后端的True Knowledge
  • Siri后端的Wolfram Alpha

知识图谱的应用领域

  • 语义搜索
  • 智能问答
  • 辅助语言理解
  • 辅助大数据分析
  • 增强机器学习的可解释性
  • 结合图卷积辅助图像分类

知识图谱用到的技术

  • 知识表示
  • 图数据库
  • 自然语言处理
  • 机器学习

参考

王昊奋，漆桂林等.知识图谱：方法、实践与应用

知识图谱入门笔记
Moliay的博客
07-09 7060
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代包含这四个阶段。图数据库是以图的方式来保存的，图数据库的优点在于查询和搜索的速度比较快 ，并且在图数据库中实体节点可以保留属性，这就意味着实体可以保留更多的信息，此外图数据库像其他的关系数据库一样有完整的查询语句，支持大多数的图挖掘算法。
知识图谱学习笔记1
Mrong1013967的博客
11-22 1120
参考 https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/category_7607589.html 知识图谱-给AI装个大脑 - 知乎 知识图谱的定义 "A knowledge graph consists of a set of interconnected typed entities and their attributes." 知识图谱是由一些相互连接的实体和他们的属性构成的。 经典例子：罗纳尔多 每条知识都是一个SPO三元组：
知识图谱系列-2-知识图谱发展历程及其分类
ljp1919的专栏
11-16 7877
1. 知识图谱发展历程 知识图谱的发展可以从人工智能和语义网(注意语义网和语义网络是不同的)这两个领域进行追溯。在人工智能方面，人类致力于使计算机更智能，能够进行推理、分析、预测等高级思维活动。而知识图谱是该目标实现的一个工具，通过将人类的知识用计算机进行表示和组织，并设计相应算法完成推理、预测等任务。其中，专家系统就是利用知识库支撑AI的一种有效尝试。另一方面，互联网技术的高速发展，带来数据爆发...
知识图谱构建技术综述
06-12
知识图谱构建技术综述 ！！！！--！！！！！！！ 学位论文
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07-25 1275
知识图谱学习笔记
知识图谱笔记
朝闻道
01-28 962
公众号 系统之神与我同在 信息提取： 我们通常从非结构化源提取的结构类型分为四种类型：实体、实体之间的关系、描述实体的形容词以及高阶结构（如表和列表）。实体通常是名词短语，并且包括在非结构化文本中的一个到几个标记。关系是以预定义的方式在两个或多个实体上定义的。在许多应用中，我们需要将给定的实体与描述该实体的形容词的值相关联。这个形容词的价值通常需要通过组合遍布实体周围许多不同单词的软线索来导出。现在，提取系统的范围已经扩大，以包括从不同类型的文档中提取不是这样的原子实体和平坦记录，而是更丰富的结构，例如
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08-08 439
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jacke121的专栏
06-05 355
知识图谱源码笔记
知识图谱笔记(一)
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11-22 536
知识图谱笔记(一) 为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生 第一个部分介绍我们为什么需要知识图谱，第二个部分介绍知识图谱的相关概念及其形式化表示 之所以举这样一个例子，是因为，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 如同上面的例子，机器看到文本的反应和我们看到罗纳尔多葡萄牙语原名的反应别无二致。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 机器拥有了这样的先验知识，当它再次看到Ron
知识图谱开发笔记
AI炼丹师的专栏
02-08 988
应用：知识图谱的使用较为灵活，一方面，可以单独进行使用，作为数据的加工方，直接对接原始数据，从源头进行数据清洗和知识数据图谱关联呈现；另一方面，还可与其他系统进行对接，在有数据沉淀一方，进行实体抽离，在知识图谱端进行知识加工，最终将知识网络和潜在关系，提供到知识使用人员。概念：本质上看，知识图谱，是一种大规模语义网络，可以算作是知识工程学科的代表。形式：网链结构，有核心节点，是大数据的价值载体。
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05-31
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