利用关键字查看知识图谱

最新推荐文章于 2025-04-07 09:46:54 发布
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分类专栏： 遗传组卷 知识图谱 人工智能 文章标签： 人工智能 知识图谱 java
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版权
声明：

该页面是借鉴了一个大佬的项目，因为本人正在研究知识图谱方向，所以对此进行了多方面的功能改编，具体演示如下：（因为本人暂时不宜写实现方法，所以如果有需要进一步源码学习的请在评论留言）

功能：
（1.通过用户做题可以针对错题进行分析且得出关键词，该关键词紧密联系题目和用户知识的薄弱点，用户可以通过点击关键词进行图谱学习，每一个拓图谱就是一个学习路线）

在这里插入图片描述

（2.用户可以点击每一个图谱节点，页面就会弹出小窗口对单独的节点进行详细解释。）

在这里插入图片描述

知识图谱构建全流程
强化学习曾小健
07-06 6万+
知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并能实现知识的快速响应和推理。当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用，如搜索领域的Google搜索、百度搜索，社交领域的领英经济图谱，企业信息领域的天眼查企业图谱，电商领域的淘宝商品图谱，O2O领域的美团知识大脑，医疗领域的丁香园知识图谱，以及工业制造业知识图谱等。在知识图谱技术发展初期，很多企业和科研机构会采用自顶向下的方式构建基础知识
基于知识图谱知识问答系统实现思路
2402_82861708的博客
06-06 4887
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（Knowledge Graph）
baijinswpu的博客
07-20 5187
认识知识图谱        随着W3C在2007年发起的开放互联网数据项目（Linked Open Data）的火热，互联网上的数据正从杂乱的网页文本数据转变为包含大量描述实体之间丰富关系的数据万维网。在这个背景下，Google于2012年5月率先提出了知识图谱的概念，目的是将用户搜索的结果进行知识系统化，让每一个关键字都拥有一个完整的知识体系，从而真正意义上实现基于内容的检索，提高搜索质量。如...
一文读懂什么是知识图谱（Knowledge Graph）
最新发布
liwenxiang629的博客
04-07 1477
知识图谱（Knowledge Graph）是一种用图结构表示知识和关系的技术，通过节点（实体）和边（关系）构建语义网络，旨在将分散的数据转化为机器可理解、可推理的知识体系。其核心目标是解决数据的 语义关联 和 复杂关系推理 问题。节点代表实体（如人物、地点、事件），边表示实体间的关系（如“出生于”“属于”）。
知识图谱
Sigh～
07-11 2677
周末讲座的内容，很泛的了解。 另外，transE 优化目标，头实体+关系=尾实体，低维语义表示，这想法赞。建模！或者参考这篇：http://www.tuicool.com/articles/jEzmUv一 开始的是one hot，cout base distribute representation，再到后面的同一语义空间 第一方面，三元组的形式 transE 优化目标，头实体+关系=尾
如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享
数据饕餮
03-06 8520
一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容，因为一些原因，没有成行。在此开放出来，算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂，关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习，都需要学习者基于自身的情况，结合被学习内容的特点进行展开，其过程既具有特殊性，同时也具有一般性，知识图谱的...
知识图谱关键技术，农业大数据知识图谱项目介绍和系统架构
03-25
农业知识图谱是融合了农业地域性、季节性、多样性等特征后，利用农业领域的实体概念与关系，挖掘出农业潜在价值的智能系统。 1. 组件： * 天气数据库 * 自然灾害数据库 * 蔬菜实体库 * 水果实体库 * 种子实体库 * ...
Python毕业设计-基于Python实现的医疗知识图谱的知识问答系统（源码+数据）.zip
05-05
4. 知识匹配与推理：根据用户的提问，将提问中的关键字或实体与知识图谱中的实体进行匹配，并基于图谱中的关系进行推理，以找到最相关的信息。 5. 结果生成和展示：根据匹配和推理的结果，生成准确的答案，并将答案...
通过构建和利用知识图谱来提高基于RAG的应用程序的准确性
m0_61949623的博客
12-10 637
理论上，您应该选择能力最强的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。首先，我们需要定义一个全文索引，并创建一个函数来生成全文查询，这个查询允许一定程度的拼写错误，这里我们不详细展开。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。
知识图谱 （Knowledge Graph专知荟萃）
06-15
[转发]知识图谱 （Knowledge Graph专知荟萃）
知识图谱，为移动搜索而生
xiaolu的专栏
08-09 924
[核心提示] 当你尝试搜索“冰桶挑战”，是什么决定你在搜索引擎上看到的内容呢，移动互联网时代，搜索引擎如何才能足够精准、个性化呢，这背后需要一个共同的作用机制：知识图谱 最近 # 冰桶挑战 # 挺火的，好奇心驱使我百度一下，看到如下结果： 可能是做搜索的职业习惯的缘故，灿辉在想：百度是怎么直接显示出我最想看到的名人冰桶挑战视频的呢？ 其实背后就是知识图谱在起作用，今天灿
Knowledge Graph 知识图谱
SunChao3555的博客
10-16 2701
知识图谱：谷歌在2012年首先提出知识图谱的概念 知识图谱本质上是一种大型的语义网络，它旨在描述客观世界的概念/实体及其之间的关系。以实体/概念为节点，以关系为边，提供一种从关系的视角来看世界。 构成知识图谱的核心三元组：实体Entity、属性Attribute、关系Relation 抽取为<实体1，关系，实体2> 和 <实体1，属性1，属性值1> 基于已有的三元组...
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