13、自然语言处理中的本体和知识图谱语义分析

最新推荐文章于 2025-11-25 00:15:54 发布
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分类专栏： 图学习赋能NLP新范式 文章标签： 自然语言处理 本体 知识图谱
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自然语言处理中的本体和知识图谱语义分析

1. 标签属性图与知识图谱

标签属性图数据模型广泛用于将数据编码到知识图谱中。实时查询，特别是在知识图谱的背景下，可能会消耗大量资源。标签属性图是一种加快大型图分析过程的方法。属性图，也称为标签图，使用一种属性值结构，该结构对应于事物并以最小的方式描述它们。在这种类型的图中，“边”和“节点”用于描述相互关系。虽然属性图和语义图都有有向标签边，但只有部分属性图允许对标签进行注释。

2. 知识图谱、属性图和本体的比较

标准 本体 知识图谱 属性图
假设 封闭世界假设（CWA） 开放世界假设（OWA） 开放世界假设（OWA）
范围 特定领域 特定问题 特定问题
大小 相对较小 庞大 庞大
可扩展性 有限的可扩展性 非常可扩展 非常可扩展
实时性
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AI人工智能领域知识图谱在自然语言处理中的应用
AI智能探索者的博客
05-20 822
本文旨在系统性地阐述知识图谱技术在自然语言处理领域的应用原理和实践方法。内容涵盖从基础理论到前沿技术，从算法实现到实际应用的完整知识体系。文章首先介绍知识图谱的基本概念及其与NLP的关系，然后深入技术细节，包括核心算法、数学模型和实际应用案例，最后探讨未来发展趋势和挑战。知识图谱(Knowledge Graph): 结构化语义网络，描述现实世界中的实体及其关系实体识别(Named Entity Recognition): 识别文本中特定类别的命名实体关系抽取(Relation Extraction)
AI人工智能领域知识图谱的自然语言处理应用
AI天才研究院
05-16 920
随着自然语言处理技术从语法分析向语义理解的深度演进，传统基于统计模型的方法在处理复杂语义关系时面临瓶颈。知识图谱作为语义网络的数字化载体，通过结构化存储实体及关系，为NLP任务提供了先验知识支撑。本文聚焦知识图谱与NLP的技术融合，深入解析实体抽取、关系分类、语义解析等核心技术的实现原理，结合具体案例演示从数据处理到图谱应用的完整流程，帮助读者建立知识图谱驱动NLP任务的技术思维。核心概念部分建立知识图谱与NLP的技术关联算法原理章节解析实体抽取、关系分类的数学模型。
知识图谱赋能自然语言处理的深层语义分析：技术、影响与前沿趋势
训意学的博客
09-22 990
知识图谱与NLP深度融合推动语义理解新突破（摘要） 知识图谱作为结构化语义知识库，正成为实现深层自然语言理解的关键技术。报告系统梳理了知识图谱全生命周期技术体系，包括知识表示、存储、抽取与融合等构建环节，重点探讨了知识推理能力（属性补全、关系预测等）对NLP语义分析的支撑作用。随着大语言模型（LLM）的发展，2025年呈现知识图谱与LLM深度融合趋势：知识图谱为LLM提供可验证的事实依据，解决"幻觉"问题；LLM则提升知识图谱构建效率。这种协同实现了可解释推理、复杂语义理解等突破，在医疗
知识图谱对自然语言处理中深层语义分析的影响与启示
训意学的博客
09-23 1108
知识图谱推动NLP迈向认知智能新阶段 知识图谱作为结构化知识表示的重要技术，正在深刻改变自然语言处理的发展路径。本报告系统阐述了知识图谱在全生命周期中的关键技术，包括知识表示、存储、抽取、融合、推理及问答等环节，并重点分析了其对NLP深层语义理解的促进作用。 知识图谱通过向量化表示、图数据库存储和自动知识抽取等技术，为NLP构建了坚实的知识基础。其推理能力（如知识补全、错误检测、多跳推理）显著提升了语义分析的深度和准确性。在问答系统等应用中，知识图谱的可解释性有效弥补了深度学习模型的"黑箱&quo
11、自然语言处理中的图学习、知识图谱与语义分析
cuda7parallel的博客
08-18 55
本文探讨了自然语言处理（NLP）中图学习、知识图谱与语义分析的核心概念及其应用。首先介绍了图学习在NLP中的聚类、嵌入的作用以及Neo4j实验室的实现案例；其次分析了基于图和机器学习的大规模文本摘要方法，包括PageRank、LexRank、TextRank等算法；接着讨论了本体和知识图谱在语义分析中的作用，比较了本体、知识图谱和属性图的异同；随后展示了图学习与语义分析在文本摘要和问答系统中的综合应用；最后展望了未来发展趋势与挑战，包括多模态融合、深度学习与图学习的结合、知识图谱的大规模应用等方向。
知识图谱技术对自然语言处理深层语义分析的影响与启示研究
训意学的博客
09-21 927
知识图谱作为结构化知识的重要表示形式，正在深刻改变自然语言处理（NLP）领域的技术范式。知识图谱通过将人类知识组织成机器可理解的结构化形式，为NLP系统提供了丰富的背景知识和语义理解能力 。在当前人工智能快速发展背景下，深层语义理解已成为NLP领域的核心挑战，而知识图谱的各项技术为此提供了关键解决方案。本报告系统分析知识图谱的表示、存储、抽取、融合和推理等技术，及其对NLP深层语义分析的具体影响与启示。
本体、语义网络和知识图谱的概念与区别
技术践行者
05-11 1万+
随着科技的不断发展，数据的不断累积，催生了新时期的知识工程。本体、语义网络和知识图谱都是近期不同的知识工程的载体，作为知识管理模型已经被广泛应用在人工智能及知识工程领域，在知识共享、知识推理和智能辅助策略等方面发挥着重要作用。 1.关于1990-2000年代的本体介绍 2.关于2000-2006年语义Web介绍 3.关于知识图谱的介绍 一张图了解本体，语义网络和知识图谱 ​​​​​ ...
自然语言处理（NLP）与知识图谱（KG）的发展史
cuiyuan605的专栏
11-24 7532
自然语言处理（NLP）与知识图谱（KG）的发展史
自然语言处理之知识图谱
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1. 引言    最早接触知识图谱是在一篇分析人工智能的文章，文章提出一个很有意思的观点：“在感知层面，人工智能进步很大，在更高级的认知层面，我们现在了解的仍然很少。”　我对这句话的粗浅理解是，人工智能在学习数据的内在表示（无监督学习），或者对数据的输出结果判别方面表现出了强大的能力，甚至在计算机视觉、语音识别、机器翻译等方面接近或超过人类的表现水平，但这些都还停留在对数据内容的归纳和感知层面，对...
自然语言处理中的本体和知识图谱语义分析
# 自然语言处理中的本体和知识图谱语义分析 ## 1. 标签属性图与知识图谱数据模型 标签属性图数据模型广泛用于将数据编码到知识图谱中。实时查询，特别是在知识图谱环境下的查询，可能会消耗大量资源。标签属性图是...
本体与知识图谱关系说明（转至）1
08-08
知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它利用实体、关系和属性来描述世界上的事物，帮助计算机理解和处理复杂的语义信息。本体是知识图谱中的核心概念，它定义了知识的结构和概念，提供了描述和理解数据的标准框架。...
14、自然语言处理中的本体与知识图谱
cuda7parallel的博客
08-21 41
本博文深入探讨了自然语言处理（NLP）中的核心概念和技术，特别是本体和知识图谱在NLP中的应用。文章首先介绍了人工智能和自然语言处理的基本概念，随后详细解析了本体的定义、核心技术和命名实体识别。接着，博文涵盖了自然语言处理的发展历程、需求场景、挑战以及常用的学习方法和语料库。最后，重点阐述了本体和知识图谱在语义理解、知识表示、智能问答、推荐系统等领域的结合应用，并展望了其未来发展趋势。
走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
nmdbbzcl的博客
11-23 1034
如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
PaLM：Pathways 驱动的大规模语言模型 scaling 实践
m0_65010824的博客
11-24 678
本文是对论文《PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways》的深度解读。在大模型研究领域，如何实现高效规模化训练并解锁复杂任务能力，是核心挑战。Google Research 团队提出的 PaLM 模型，以 5400 亿参数稠密 Transformer 为基础，借助 Pathways 系统实现跨 TPU Pod 高效训练，在少样本推理、代码生成等任务中刷新 SOTA，为大模型规模化研究提供关键参考。
InstructBLIP：面向通用视觉语言模型的指令微调技术解析
m0_65010824的博客
11-24 768
本文是对论文《InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning》的深度解读。在多模态领域，如何构建具备通用指令遵循能力的视觉语言模型，是亟待解决的关键挑战。Salesforce Research 等团队提出 InstructBLIP 框架，通过指令感知 Q-Former 与平衡数据集采样策略，实现了多样化视觉语言任务的高效泛化，显著提升零样本与下游微调性能，为通用多模态模型研发提供范式。
Fast Distributed Inference Serving for Large Language Models
nihaoakekeke的博客
11-21 838
大规模语言模型（LLMs）驱动了以ChatGPT为代表的新一代交互式AI应用。这类应用的交互特性要求LLM推理具备低延迟特性。现有LLM服务系统对推理任务采用运行至完成的处理模式，存在队头阻塞问题且导致延迟较高。本文提出FastServe——一个面向LLMs的分布式推理服务系统。该系统利用LLM推理的自回归特性，实现了以单个输出令牌为粒度的抢占机制。通过采用具备跳过连接功能的多级反馈队列调度器，FastServe运用抢占式调度策略有效降低延迟。
论文浅尝 | 利用条件语句激发和提升大语言模型的因果推理能力（CL2025）
开放知识图谱
11-24 296
这些发现表明，代码，特别是代码中的条件语句，通过提示和微调在引发和提高语言模型的因果推理能力方面可以发挥重要作用。证明，在执行复杂因果推理任务时，代码语言模型优于相同结构的通用语言模型。的训练数据观察到最大的性能提升，这表明仅用少量（少于一千条）条件语句代码，模型的因果推理能力就能大幅提高。代码语言模型在大多数设置下仍然优于相应的通用语言模型，并且对于大多数模型来说，代码提示优于文本提示。代码大语言模型比通用大语言模型更擅长因果推理，并且对于大多数模型来说，代码提示比文本提示更有效。
国内主流大语言模型之比较
最新发布
人机与认知实验室
11-25 473
的系统性对比分析，涵盖其核心技术特点、性能表现、应用场景、生态布局及战略定位等方面的异同。阿里千问胜在生态与开源，蚂蚁灵光赢在场景与行动力，百度文心强在中文内容，智谱清言优在知识严谨，DeepSeek专精于代码与垂直领域。智谱强调“可解释性”，幻觉较少。将深化“AI Agent”战略，从“聊天助手”转向“行动代理”，成为支付宝的智能入口。若能在MoE（混合专家）架构和垂直领域（如金融、法律）持续深耕，或成“小而美”的标杆。需解决幻觉问题，并在多模态（如视频生成）上突破，以应对字节、腾讯的竞争。
NLP基础(九)_N-gram模型
weixin_48870215的博客
11-22 499
NLP基础(九)_N-gram模型
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