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

知识图谱专栏收录该内容

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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

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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：

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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

知识图谱学习笔记

chen030209的博客

07-25

1276

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

知识图谱笔记1：知识图谱概述

weixin_47997663的博客

08-08

439

知识图谱概述

知识图谱源码笔记

jacke121的专栏

06-05

355

知识图谱源码笔记

知识图谱笔记(一)

XianxinMao的博客

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。

知识图谱笔记+代码

05-31

本笔记集合包含了对知识图谱的深入理解和实践代码，旨在帮助学习者快速掌握这一技术。 知识图谱的核心概念包括实体（Entities）、关系（Relationships）和属性（Attributes）。实体代表现实世界中的对象，如人、...

SEU 知识图谱概论学习笔记 1

08-03

SEU知识图谱概论学习笔记1 知识图谱概念：知识图谱是指以图结构表示知识的表示形式，以实体、属性、关系等元素组成。节点是实体，节点有属性标签（可以包含类型），两个节点之间的边是实体键的关系。强调实体，但是...

基于Java语言的知识图谱笔记网站设计与实现源码

02-13

基于Java语言开发的知识图谱笔记网站，正是为了满足这一需求而诞生的项目。该项目不仅提供了一个后端强大的Java语言支撑，还结合了前端技术，实现了友好的用户界面，使得用户能够轻松创建和管理知识图谱笔记。项目...

百科知识图谱构建笔记1

08-08

在本笔记中，我们将探讨如何构建一个基于MongoDB和Neo4j的百科知识图谱，以及如何利用Scrapy爬虫获取数据。首先，我们从启动数据库开始。MongoDB是一个流行的文档型数据库，适合存储非结构化或半结构化数据，如...

ISO 10605-2023.pdf

12-03

ISO 10605-2023.pdf

（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx

12-03

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)

最新发布

12-03

内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。

mall-swarm是一个基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务分布式电商平台系统_它包含了完整的商品管理订单处理会员中心营销活动库存管.zip

12-03

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eBestMall_B2B2C商城系统_是一个基于Yii20框架构建的面向传统企业与创业者的综合性电子商务解决方案平台_它整合了零售网店网上商城多级分销B2B2C多商户商.zip

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