nlp | 第13周作业 知识图谱

最新推荐文章于 2025-05-15 22:51:30 发布
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博客介绍了RDF文件中定义的prefix 'kg:'，给出示例'@prefix kg: http://www.kg.com/person/liudehua/'，并说明kg:chineseName是'http://www.kg.com/person/liudehua/chineseName'的缩写。
知识图谱de构建与应用（七）：大规模知识图谱预训练
u013250861的博客
07-16 1311
知识图谱虽然包含大量有价值的信息，但通常以三元组形式的结构化数据存储，机器无法直接读取和使用。表示学习能将知识图谱中的实体和关系映射到连续空间中用向量表示，并能利用向量的代数运算，很好地建模知识图谱中的结构特征。向量表示被广泛应用在知识图谱相关任务及NLP任务上，且都取得了不错的效果。针对不同的建模任务和目标，相关工作已经提出了不同的知识图谱表示学习方法。随着GPT、BERT、XLNET等预训练语言模型在多项自然语言处理领域任务上刷新了之前的最好效果，预训练受到了各界的广泛关注。httpshttps。...
知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
最新发布
2402_82389843的博客
06-08 119
目录 摘要 Abstract 目录 第1章 绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 知识图谱 1.2.2 个性化推荐系统 1.3 本文研究内容及创新点 1.4 全文组织结构 第2章 相关理论与技术概述 2.1 知识图谱 2.1.1 知识图谱的介绍与发展 2.1.2 知识图谱的构建 2.3 协同过滤推荐算法 2.2.1 推荐算法概述 2.2.2 Pearson相关系数 2.2.3 Spearman相关系数 2.4 Bert模型和Albert模型 2.4.1 Bert模型 2.4.2
知识图谱
阿正的博客
05-06 299
https://www.jianshu.com/p/cd937f20bf55 https://www.jianshu.com/p/941dc6d7e760 https://www.jianshu.com/p/704e935c98a9 https://www.jianshu.com/p/801f0d90b155 https://www.jianshu.com/p/ed36c3576d54 ...
基于知识图谱的自主作业插秧机任务规划研究（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
01-13 549
本文面向自主作业插秧机进行任务规划研究,针对其作业与任务规划的需求,开展了任务抽象与表达、基于知识图谱的任务规划系统建模、任务规划实验设计与分析等方面的研究。并通过送水任务对比实验以及基于知识图谱的机器人任务规划拓展实验验证了方法的有效性。本文将知识图谱技术与机器人任务规划相结合,并应用在自主作业插秧机任务规划中,提高了机器人表征和存储任务作业知识的能力,能够有效的将原子任务知识形成机器人可以理解的上下文信息,并以网络化的形式表达,使得机器人任务规划具备与人类似的联想分析能力,提高了机器人智能化水平。
知识图谱（Knowledge Graph）小结
西北有高楼的专栏
11-01 1万+
知识图谱（Knowledge Graph）小结 一、知识图谱（Knowledge Graph）主要目的是在海量网络数据中以更直观的方式把知识展现给用户 二、KG特征和功能:本质上是一种语意网络，用户查询关键词映射到语意知识库的概念上， 核心是知识库。 三、知识图谱流程：知识获取，知识融汇，知识存储，查询式语意理解，知识检索和可视化      3.1知识获取：      在大数据环境下，
知识图谱：【知识图谱基础理论（九）】——知识图谱的应用
u013010473的博客
12-23 1538
目前知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（如Google Now,Apple Siri等）以及深度问答系统（如IBM Watson,Wolfram Alpha等）。 深度问答应用系统首先在知识图谱的帮助下对用户自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语言，然后在知识图谱中查询答案。对知识图谱的查询通常采用基于图的查询语言(SPARQL)。 基于知识图谱的问答系统 a）基于信息检索的问答系统 先将问题转变为一个基于知识库的结构化查询，从知识库中查询与问题中（抽取的）
知识图谱学习笔记一----知识图谱是什么
beilizhang的博客
07-02 534
主要参考：《知识图谱：方法、实践与应用》 知识图谱是什么 书上给出的定义是，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。 我的理解是，知识图谱就是将知识形式化地用三元组表现出来。如下图，哆啦A梦、胖虎、铜锣烧和棒球我们都称为节点，节点间的连边用来表示他们间的关系。如“哆啦A梦–朋友–胖虎”这个三元组，就表示哆啦A梦的朋友是胖虎，这就是一条知识。如果我们将更多的三元组融合在一个图里，那么我们就得到了一个知识图谱。 从这样的知识图谱中，我们就可以“顺藤摸瓜”地得到我们想要的信息了。
关于AI人工智能的知识图谱简介
qq_28576837的博客
05-15 2232
神经网络是一种受生物神经元启发而设计的计算模型，由。
智慧学习新纪元：知识图谱+大模型的智能学习系统
m0_47011666的博客
09-30 2014
知识图谱+大模型的智能学习系统是由方图数据软件股份有限公司推出的一个利用人工智能技术来提升教育体验、优化教学资源和个性化学习路径的先进教学平台。
知识图谱内容调研
BENULL的博客
03-03 1970
知识图谱的本质是揭示实体之间关系的语义网络
知识图谱每日阅读（一）
我开心呀的博客
08-04 1549
论文题目：知识图谱技术综述 论文作者：徐增林，盛泳潘，贺丽荣，王雅芳 论文关键字：知识融合;知识图谱技术;知识表示;开放互联;语义处理 论文来源：电子科技大学学报第45卷 第4期 摘要部分介绍了万维网、语义网的发展背景，点出了当今万维网上的内容来源复杂，组织松散这一痛点，知识图谱将推动web3.0时代的发展，从更深的层析揭示万物的整体性与关联性，知识图谱在智能搜索中起到重要作用，...
知识图谱学习
缘友一世的博客
01-09 1291
知识图谱本质上是一种结构化的语义网络其节点代表实体或概念边代表实体/概念之间的各种语义关系知识图谱（Knowledge Graph）也叫语义网络（Semantic NetWork）。其初衷是为了提升搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱又称科学知识图谱，用各种不同的图形等可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互关系。知识图谱是用图谱的形式表示知识知识图谱可以看作一张图，节点表示实体或概念、边表示属性或关系构成。
知识图谱（Knowledge Graph）之综述理解
weixin_43251230的博客
10-29 1117
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其键的关系。知识图谱技术提供了一种更好的值、管理和理解互联网海量信息的能力，将互联网的信息表达成更接近与人类认知世界的形式。因此，建立一个具有语义能力与开放互联能力的知识库，可以在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。 本文的主要内容如下： 知识图谱的研究背景及意义 知识图谱的发展 知识图谱的...
王昊奋知识图谱学习笔记--第三讲知识抽取与知识挖掘（上）
CV前沿
10-18 2392
第一部分 知识抽取任务 1.1 知识图谱数据来源和知识抽取方式 知识图谱的数据源分为三种类型：结构化、半结构化和非结构化。 结构化数据：链接数据、数据库。 针对数据库的知识抽取方法主要是D2R，难点是嵌套表等复杂表数据的处理 针对链接数据的知识抽取方法主要是图映射，难点是数据对齐。从开放知识图谱中希望做一个领域知识图谱，一种方便的做法是图映射，基于自己领域知识图谱中定义的schema, 就需要有开放知识图谱与自己领域知识图谱的数据对齐。 半结构化数据：网页中的表格、列表、百科中的信息。 针对半结构
知识图谱完整项目实战（附源码）（3）
数据饕餮
12-04 1万+
一、前言 本文是《知识图谱完整项目实战（附源码）》系列博文的第3篇：汽车知识图谱系统架构设计，主要介绍汽车领域知识图谱系统的总体架构设计和关键技术。 知识图谱的学习是一个基础到实战，从入门到精通的一个逐渐深入的、渐进式的过程。在这个过程中，一个完整的项目，起到的作用往往是对过往所学全部知识的串联和融合。只有经过一个完整项目的实践，才能真正把所学的、离散的、点状的知识点融合到一起，从而形成理论到...
neo4j 知识图谱_作业二：用neo4j构建知识图谱
weixin_39525355的博客
11-27 840
一、neo4j 基本安装思路，及查询资料。（待补充）二、什么是知识图谱？（待补充）三、构建如下知识图谱。第一步：如上图，按照岗位->岗位细分方向->岗位技术要求基本思路不重复地创建所有节点。语法解释：CREATE (le:Person {name:"Euler"}),[1] (db:Person {name:"Bernoulli"}), (le)-[:KNOWS {since:...
知识图谱入门 (三) 知识抽取
pelhans的博客
04-20 5万+
欢迎大家关注我的博客 http://pelhans.com/ ，所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 本节介绍了针对结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的知识抽取方法。 知识抽取的概念 知识抽取，即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取，形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示： 知识抽取的子任务 命名实体识别 检测: 北京是忙碌...
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）
weixin_30555125的博客
11-30 3788
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph） 2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每...
知识图谱构建流程步骤详解
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AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
05-31 5万+
知识图谱构建流程概览 1.知识抽取 1.1 知识抽取的主要任务 （1）实体识别与抽取 任务：识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。 两个子任务：实体边界识别和确定实体类型。 （2）关系抽取 任务：关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的任务之一。 （3）属性抽取 任务：对一个给定的实体从非结构化文本中抽取出实体的属性及其属性值形成结构化数据。 1.2 实体抽取 知识抽取包括三个要素：实体抽取（命名实体识别
知识图谱构建与应用：自然语言处理与深度学习
综合以上信息，知识图谱的构建是一项涉及多学科知识的复杂工作，它需要自然语言处理技术来理解语言信息，深度学习技术来提炼知识，以及知识图谱的理论来指导知识的表示和存储。知识图谱在提升计算机认知能力、优化...
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