知识图谱实现步骤和用到的方法

最新推荐文章于 2025-06-21 14:53:25 发布
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分类专栏： 知识图谱 人工智能
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本文全面解析了知识图谱从入门到精通的全过程，涵盖了知识图谱与语义技术概览、知识表示与建模、知识抽取、知识挖掘、知识存储、知识融合、知识推理、语义搜索及知识问答等关键环节，为读者提供了详实的学习资源。

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参考资料：

[1] 知识图谱入门 (一) 知识图谱与语义技术概览

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80019974

[2] 知识图谱入门 (二) 知识表示与知识建模

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80020067

[3] 知识图谱入门 (三) 知识抽取

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80020309

[4] 知识图谱入门 (四) 知识挖掘

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80020372

[5] 知识图谱入门 (五) 知识存储

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80020462

[6] 知识图谱入门 (六) 知识融合

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80066810

[7] 知识图谱入门 (七) 知识推理

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80091322

[8] 知识图谱入门 (八) 语义搜索

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80108993

[9] 知识图谱入门 (九) 知识问答

https://blog.youkuaiyun.com/pelhans/article/details/80136109

知识图谱 方法、实践和应用（二）
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二、知识图谱表示与建模 知识表示的五大用途： 客观事物的机器表示 一组本体约定和概念模型 支持推理的表示基础 用于高效计算的数据结构 人可理解的机器语言 历史关系： 语义网络表示方法（Wordnet）（M.Ross Quilian &AllanM.Collins），属于词典类型的知识库，主要定义名词、动词、形容词副词之间的语义关系。 随着专家系统的提出和发展，知识库构建和知识表示更受到重视。传统专家系统包含（知识库和推理引擎）两个模块 规范语义理论模型和形式化语.
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知识图谱构建工具使用方法
07-21
本体编辑器使用教程，知识库构建工具使用方法，快速入门
一文详解什么是知识图谱？知识图谱和大模型有什么关系？
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我们先来看第一个问题: 知识图谱是什么？可以看上面这个图，这个图形表达了如下信息:张三和李四是朋友。张三在苹果公司工作。李四在香蕉公司工作。苹果公司投资了香蕉公司。这就是一个知识图谱的形象化表示。所以我们总结一下，什么是知识图谱:1.是一个存储信息的方法；2.描述的是事实;3.核心表达是实体和关系;4.可以有多种实体，多种关系;我们再来看第二个问题: 知识图谱和大模型有什么关系?
知识图谱入门知识（一）知识图谱应用以及常用方法概述
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07-28 3175
学习内容 搜集各种博客，理解实体识别、关系分类、关系抽取、实体链指、知识推理等，并且总结各种分类中最常用的方法、思路。 由于自己刚刚接触知识图谱，对该领域的概念和方法的描述还不是很清楚，所以只是简单的列出框架和添加链接，之后会进行补充。 1. 实体识别 原文地址：链接 1.1 方法概述 早期的命名实体识别方法大都是基于规则的，系统的实现代价较高； 但是进入21世纪后，基于大规模语料库的统计方法逐渐成为自然语言处理的主流，一大批机器学习方法被成功地应用于自然语言处理的各个方面。根据使用的机器学习方法的不同，
第一章    知识图谱概述 ----知识图谱方法、实践与应用 王昊奋
qq_1789189099的博客
03-02 1426
知识图谱方法、实践与应用 第一章 知识图谱概述 知识图谱是人工智能的一个分支，对可解释人工智能具有重要的作用。 理论：知识图谱的各种表示方法，以及知识图谱的推理方法。 技术：知识图谱的存储和查询技术、挖掘构建、知识融合技术，以及基于知识图谱的语义搜索和智能问答技术。 知识图谱：一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。知识图谱是由节点和边组成，节点可以是实体，也可以是抽象概念，边可以是实体的属性（实体之间的关系）。 知识图谱旨在从数据中识别、发现和推断事物与概念之间的复杂..
知识图谱实现步骤和方法
01-26
梳理了知识图谱的实现过程和过程中用到的方法，便于从宏观层面掌握知识图谱整体框架。
基于知识图谱知识问答系统实现思路
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06-06 5226
经过多次调研得出，在实现基于知识图谱的计算机网络课程问答系统方面，采用了Vue单页面应用开发技术、Python接口技术、Nebula图谱库、Llamaindex、GPT自然语言处理技术、分词管理、内存数据库Redis以及MySQL数据库技术。这些技术在各自领域具有独特优势，通过综合运用，能够构建出高效、智能且功能丰富的问答系统。下面会对每种技术进行分析和概要说明。基于前文测试结果表明，本文研究的基于知识图谱的计算机网络课程问答系统在功能和性能方面取得了显著成就。
知识图谱完整项目实战（附源码）
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基于Neo4j与Python的金融知识图谱构建项目实现-含源码与教程
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本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
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