强化学习曾小健

总的来说，这段代码的主要功能是遍历一个字典，根据字典中的键值对生成内容，并将生成的内容写入到对应的文件中。你能重写以上代码，把正在读取和写入的文件做一个print，监控当前读取或写入的是哪一个文件，以及写入了哪些内容。所以您说得对,对于已存在的文件,这段代码实际上是先读取文件原内容,然后在其基础上追加新内容,覆盖掉了原文件。如果文件存在，它会读取文件内容，并根据文件内容的行数决定是否调用。根据代码逻辑,读取的文件和写入的文件实际上是同一个文件。中的每个键值对，并根据键的值生成对应的文件名，将内容写入到。

人工智能、因果推断、可解释性的小学生目录收起文章名称核心要点方法细节SimGRACE方法架构SimGRACE理论分析AT-SimGRACE的鲁棒性证明文章旨在解决现有在图对比学习中需要依赖大量试验和人工经验针对数据集构造增广视图，并且可能在增广不当时导致语义变化的问题，基于扰动后的encoder可以保持图数据语义的分析和发现，提出无需「图数据增广」的对比学习框架SimGRACE，该方法利用不同的图编码器作为，比较两个不同编码器扰动后得到的视图之间的语义相似度。

其次，Symbol-LLM提出了两阶段的SFT（Supervised Fine-Tuning）框架，在注入符号知识的同时，保证符号语言与自然语言之间的能力平衡。利用混合的符号数据与通用自然语言数据，以SFT的方式训练Symbol-LLM-Base模型，得到Symbol-LLM-Instruct模型。Injection Stage：完全关注于符号知识的注入，利用Symbolic Collection作为指令数据集，训练模型的Text-to-Symbol能力，得到Symbol-LLM-Base模型。

然而，由于Think-on-Graph中内置了“自我反思”能力，即当判断输出答案的可信度不足时，会自动回溯KG上的推理路径，检查路径中的每一个三元组，并通过LLM自有的知识将KG上内容“可疑”的三元组挑选出来，向用户反馈可疑信息的分析和纠错建议，由用户决定是否纠正。显然，在这个例子中，LLM的判断是“否”，因此进入第二轮迭代，分别以实体Australian Capital Territory和实体Australia为中心，来搜索其周边相邻的实体，再次选取出两条得分最高的候选路径。应该优于段誉”这个结论。

6. 知识表示学习：知识表示学习是将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，使得这些向量能够保留原始知识图谱的结构和语义信息。通过掌握这些技术和工具，我们可以更有效地从大量文本数据中提取出有用的知识，构建出高质量的知识图谱，为各种应用提供丰富的知识资源。除了以上提到的技术和工具，还有一些其他的技术和工具也可能在知识图谱构建课程中被介绍，例如本体构建、语义标注、知识图谱可视化等。这个过程是知识图谱构建中的关键一步，因为它确保了从文本中抽取的实体与知识库中的实体是同一对象。常用的实体抽取工具包括。

To run the transductive version,直推学习。To run the inductive version, 归纳学习。

综上,同构异构反映的是图中节点和边类型的同一性,而有向无向反映的是边的方向性。在图的建模和算法设计中,需要根据具体问题选择合适的图模型。同构图常用于图的匹配问题,异构图可以建模复杂的关系网络,有向图适合表达非对称关系,无向图则适合表达对称关系。图论中的很多算法,如最短路径、连通性判断等,在。在一个双射 f,使得对图 G 中任意两点 u,v,有 (u,v) 是。图 H 中的边,则称图 G 与图 H 同构。无向边 (u,v) 与 (v,u)用户、帖子、话题等不同类型的节点,节点类型或边的类型不同的。

传统的RAG方法适用于局部文本检索任务，但。

原创 KGGPT 知识图谱科技 2024-03-09 10:37Source: https://blog.griddynamics.com/retrieval-augmented-generation-llm/在讨论RAG中的有效信息检索时，理解“相关性”和“相似性”的区别至关重要。相似性是指字词匹配方面的相似性，而相关性是关于思想的联系性。你可以使用矢量数据库查询来识别语义上相近的内容，但要识别和检索相关内容需要更复杂的工具。当我们在下面探索各种RAG技术时，这是一个重要的概念要牢记。如果你还没有看过Ll

高度灵活、可重复使用的人工智能（AI）模型的异常快速发展可能会在医学领域带来新的能力。我们提出了一种新的医学AI范式，我们称之为通用医学AI（GMAI）。

本章将对常用的图谱推理算法做一个概括的梳理。业界算法很多，一篇文章难以做到全面覆盖，因此我们这里挑选了与图谱推理强相关的算法进行讲解，部分类似的算法挑选了其典型代表进行讨论，算法能力范围尽量覆盖：知识融合，包括：实体对齐、属性融合、关系发掘、相似性属性补全；知识推理，包括：链接预测、属性值预测、事件分析、连通性分析、相似性分析。

电子健康记录 (EHR) 使用的增加促进了预测性医疗保健的进步。然而，EHR 系统缺乏表示医学概念的统一代码系统。电子病历的异构格式给大规模训练和部署最先进的深度学习模型带来了障碍。为了克服这个问题，我们引入了基于描述的嵌入（DescEmb），这是一种与代码无关的基于描述的表示学习框架，用于 EHR 的预测建模。DescEmb 利用神经语言模型的灵活性，同时保持中立的方法，可以与特定任务表示学习或预测建模的先前框架相结合。我们在各种实验中测试模型的能力，包括预测任务、迁移学习和池化学习。

现在MIMIC魔方公众号正式推出云端MIMIC数据库内测，只需要下载navicat软件或pgAdmin软件（大约10分钟左右）即可免费链接远端MIMIC数据库，无需再在官网下载数据集进行本地数据库安装，省去了MIMIC数据库安装的繁琐程序及安装难度，助力更多研究者掌握MIMIC数据库（注意若要用云端MIMIC数据库请自行获取数据库官网使用授权，，需要在MIMIC官网获取MIMIC数据库使用许可证书）。HOSP模块主要记录住院患者的信息，包括人口统计学信息、检验学信息、临床诊断、治疗方案信息、预后信息等。

通过拥抱效率至上的思维模式，您的人工智能团队可以领先一步，创造影响深远的应用程序，充分利用基础模型的威力。和知识图谱构建质量，提供潜在的成本和可伸缩性优势。的高效方法，并探索保证在生成过程中所使用的知识图谱信息的相关性和可靠性的策略。在这一集中，Pyte的首席执行官和联合创始人Sadegh Riazi讨论了安全的多方计算解决方案，以实现隐私保护的数据合作，分析和机器学习。随着这一领域的发展，我们可以预期在各种应用中看到更复杂和有效的知识图谱与 RAG 系统的整合，从而产生更准确、信息量更丰富和连贯的输出。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）也可以看作一种辅助信息，KG是一种有向异构图，它的节点表示实体，边表示实体间关系。一个KG通常包含多个三元组，形如（head, relation, tail），表示头实体与尾实体存在某种关系。我们假定推荐系统中的物品也是一个KG中的节点，因此KG提供了物品和物品之间的关系。1. 知识图谱实例以电影推荐为例，一个用户看过的电影可以靠KG中的实体连接到其他电影，通过合理推断，可以认为用户也会喜欢与该电影紧密连接的电影，因此从电影的属性和特征出发，一个KG

定义时序打分函数为f(〈rk,rl〉)=‖rkT−rl‖L1/2，T∈Rd×d是一个对称矩阵，对于一个时间序列关系对$$编码关系的时间顺序。时间范围4元组在原来3元组的基础上添加了时间范围[τs,τe]，其中τs,τe分别表示三元组有效的起始和终止时间。将时间戳看做超平面wτ，将实体和关系的表征进行映射，以head实体为例Pτ(h)=h−(wτTh)wτ，tail实体和关系同理。时间感知的Embedding主要融入了时序的信息，将三元组扩展到四元组(h,r,t,τ)，τ提供了关于fact的额外的时间信息。

python3 main.py -root_dir -files -which_model -optimizer ....（根据需要提供尽可能多的参数）基于现有的工作（例如 Dr. AI 和 RETAIN），我们使用列表列表的腌制列表来表示电子健康记录（EHR），其中包含患者的诊断、用药和其他各种事件的历史。我们处理的泡菜数据：多级列表。，其中包含有关如何使用我们的软件包的分步指南。

我们首先对分布式图处理中的固有挑战进行系统分析，然后概述现有的通用解决方案。随后，我们综述了最近的分布式图处理论文中强调的挑战及采取的应对策略。最后，我们讨论当前的研究趋势，并识别潜在的未来机会。

然而，通过实验研究，我们发现高阶邻居的标签实际上表现出单性，这可以在不需要一阶邻居之间的相似性的情况下，基于高阶邻居之间的标签诱导出相似性。OFA提出了文本属性图，通过自然语言描述节点和边缘来统一不同的图数据，并使用语言模型将不同的、可能跨域的文本属性编码为同一嵌入空间中的特征向量。在未来的工作中，作者的目标是将提出的框架扩展到节点分类任务，并探索其在动态图中的适用性。最重要的是，所提出的方法具有即插即用的特点，并且我们通过经验证明所提出的方法对多个最先进的GCL模型是通用的。我们提出了一种新的可扩展。

python复制import dglimport dgl: 导入深度图库（DGL），用于处理图数据结构和执行图神经网络计算。从导入KVClient，这是一个键值客户端，用于与分布式服务进行交互。: 导入 DGL 的后端库，这通常用于执行与后端（如 PyTorch、Tensorflow）无关的张量操作。: 从当前模块的dataloader文件中导入类和函数。这些通常用于数据加载和预处理。python复制""""""""": 定义一个继承自KVClient的类KGEClient。

整个脚本的目的是将原始的医疗数据进行清洗、转换和组织，使其成为适合于机器学习模型的输入格式。生成的数据可以用于训练模型来预测病人的未来访问或可能的疾病等。，合并这些数据，并根据患者ID对数据进行分组和排序。最后，它计算两次访问之间的时间间隔，并将处理后的数据存储在列表中，以便之后进行进一步的处理或分析。: 如果启用了调试模式，脚本将输出一些统计信息，比如访问次数、患者数量和唯一诊断编码的数量。这个映射允许将分类数据转换为模型可以理解的格式。这样，处理后的数据可以被永久存储并在需要时读取。

不过,没关系,未来总有一天,你们的知识图谱会成为"知识界的谷歌地图"!SNN研究者们就像是在"神经元的世界"里探索的科学家,他们用数学模型来模拟生物神经元的工作方式。不过,没关系,说不定哪天,你们就能创造出真正的"人工大脑"了!这些研究者们就像是在"量子的世界"里编程的黑客,他们试图利用量子力学的特性来进行计算。这些研究者们就像是在"学术的荒野"里开拓的先锋,他们不畏艰难,勇于探索,为人类的知识体系添砖加瓦。今天,就让我们一起来探索计算机智能科学里面的一些冷门方向,也就是我们所说的"计算机界的生化环材"!

知识图谱构建下面重点介绍阿里数字商业知识图谱的升级和相关工作。1. 数字商业知识图谱升级在这样大的机制和模型设计之下，数字商业知识图谱大致如上图所示。通过知识图谱去管理和组织庞大的商业要素。大概会分成四层：① 第一层本体层，即商品知识图谱的schema，这一层的数据建设主要需要解决的问题主要有：如何智能化地动态更新schema，使得这棵schema树能够快速高效地捕捉、洞察市场新趋势、新变化。阿里各个业态都有自己的商品、店铺CPV，如何建设标准的schema，让不同市场的商品数据能够通起来，如何做跨市场类目

在左侧的第一次迭代中，选择了Johann Wolfgang von Goethe的邻居探索行动，并将反思得到的三元组（Johann Wolfgang von Goethe, unmarried Partner, Lili Schöneman）存储在记忆中。然而，LLMs在处理需要超出其预训练内容的专业知识的查询时，往往难以提供准确的回答。：利用观察子图和从行动步骤获得的知识，提供反馈并更新记忆，为下一次迭代提供连续的推理。的有效整合，显著提高了行动选择和反思的准确性，从而增强了ODA的推理能力。

图对比学习（GCL）已成为图表示学习的主导技术，它最大化了共享相同语义的成对图增强之间的互信息。不幸的是，鉴于图数据的多样性，在增强过程中很难很好地保留语义。目前，GCL 中的数据增强大致分为三种令人不满意的方式。首先，可以通过反复试验来手动选择每个数据集的增强。其次，可以通过繁琐的搜索来选择增强。第三，可以通过昂贵的领域知识作为指导来获得增强。所有这些都限制了现有 GCL 方法的效率和更普遍的适用性。

我们可以通过内省来获取一个对象的所有信息，比如这个对象的类型，其中包含哪些属性等等)，创建一个虚拟环境，安装库，使用inspect收集文档，很明显，这一步是特定于语言的，工具包目前只支持从Python代码中抽取，然而，我们注意到支持以多种语言抽取代码文档，因此，任何对新语言的扩展在这部分都需要特定语言代码。任意新的模块文档，新的程序图或新的帖子都可以被添加到已有的图上，抽取过程确保指向标签的链接是新的信息的连接。相似地，增强基于AST的代码的表示以及局部数据流和控制流边以预测变量名或查找代码中变量的误用。

在这里，我们选择使用 ReLU 作为中间非线性，并最终输出类数量上的 softmax 分布。我们可以看到数据集中的第一个图包含 37 个节点，每个节点有 3 个特征。让我们看一个示例，我们在 ShapeNet 数据集（包含 17,000 个 3D 形状点云和来自 16 个形状类别的每个点标签）上应用变换。我们展示了一个具有三个节点和四个边的未加权无向图的简单示例。在学习了数据处理、数据集、加载器和转换之后皮格，是时候实现我们的第一个图神经网络了！这是需要的，因为我们希望最终的数据表示尽可能紧凑，

目前阶段我们用的都是企业自己的信息作为图输入的特征，并且这个关系数据应该是一个异构图的思路去做，但是我们还是用了同构图去做探索。我么可以基于企业的舆情预测企业的行业信息，基于企业股票的涨跌作为标签预测企业未来的股票涨跌的概率。图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。最近在aistudio做了一个工作，本意是希望用我已有的企业信息构建一些神奇的应用，例如相关性企业搜索，企业与企业之间的关系的预测、基于舆情去预测一个企业的行业。

本文提出GraphTranslator框架，结合图模型（GM）与大型语言模型（LLM），通过Translator模块将节点嵌入转换成token，以消除模态差异并使GM能处理开放式任务。Producer模块将节点信息文本化以生成对齐数据，支持模型训练。我们在真实数据集上验证了GraphTranslator在zero-shot节点分类中的有效性，并展示了其在总结、理解和推理Graph信息方面的潜在商业价值。

RAG（检索增强生成）是什么？正如提到的那样，它是一种技术，可以“良好”地解释用户的查询，检索“相关”信息，将其处理为上下文，然后将此有用信息融入回复中。正如引用的网站所指出的，RAG以其成本效益、相对准确性、提供领域特定语境的充足性、反映最新信息的能力以及追踪信息来源文档的透明度和可解释性等特点而被认为是一种主要选择的方法。

随着医学信息技术与计算机科学的蓬勃发展，医疗服务行业逐渐从信息化向智慧化过渡。医学知识图谱在知识问答和智能诊断等智能医疗应用中发挥了重要作用，是推进智慧医疗的关键技术，也是医疗信息智能化管理的基础。为了充分发掘知识图谱在医学领域中的巨大潜力，本文从药物间关系发现、辅助诊断、个性化推荐、决策支持和智能预测这五个方面展开，介绍了医学知识图谱的最新研究进展，并结合当前医学知识图谱面临的挑战与问题提出相关建议，为推进医学知识图谱广泛应用提供参考。

本文为了进一步从理论和实践的角度出发，完成一次知识推理的模型训练和推理小任务，增进大家对知识推理的了解，主要从知识推理的三个主流方法与基础任务、基于TransE模型的知识推理的训练、基于TransE模型的知识补全推理实验三个方面进行了介绍。

请仔细阅读这篇论文，继续总结这篇论文Unsupervised Pre-Training on Patient Population Graphs for Patient-Level Predictions， 特别是在图构造，图训练方面请详细点500个患者的子图总之,本文首次将无监督预训练应用于患者群体图,并设计了相应的图构建方法、网络结构和预训练策略,为EHR数据的患者级别预测提供了新思路,特别在标注数据稀缺时能发挥较大作用。预训练学习到的群体级别的数据表征,可以更好地迁移到下游任务。

本文主要介绍了利用大模型进行知识图谱补全的一些工作，其核心问题还是如何利用好大模型这种参数化知识。

知识图谱（KGs）是关于世界的结构化的事实知识存储库，以相互连接的概念和实体表示。随着知识图谱与大型语言模型的融合，未来的可能性令人兴奋。源数据中的元数据存在可以增强RAG的作用，因为它可以为模型提供有关内容的额外上下文，从而帮助模型生成更相关和有信息量的响应。当我们在2022年初写关于知识图谱智能的文章时，我们的目标是突出展示使用知识图谱分析和机器学习从结构化数据中推导出关系和连接的技术。此外，还会遍历更广泛的知识图谱结构，以收集可能相关的实体和关系，这些实体和关系在获取的节点周围仅几次跳转内。

当 Neo4j 作为服务安装时，Java 选项存储在服务配置文件中。如果要在安装服务后更改任何这些选项或环境变量，则必须更新并重新启动服务以使更改生效。从 Neo4j 5.4 开始，您需要在运行 Neo4j 企业版之前接受商业或评估许可协议。如果您使用的是社区版，则可以跳过此步骤。将数据和配置存储在单独的磁盘或分区上可以简化以后的升级过程。如果路径发生变化，例如升级到新版本的 Java 时，则需要运行该。然后，该服务将使用新的 Java 位置。阻止下载的 ZIP 文件，然后才能将其内容导入为模块。

核心要点方法细节SimGRACE方法架构SimGRACE理论分析AT-SimGRACE的鲁棒性证明代码实现敬阅读的同学心得体会扰动的意义文章引用文章旨在解决现有在图对比学习中需要依赖大量试验和人工经验针对数据集构造增广视图，并且可能在增广不当时导致语义变化的问题，基于扰动后的encoder可以保持图数据语义的分析和发现，提出无需的对比学习框架SimGRACE，该方法利用不同的图编码器作为对比视图的生成器，比较两个不同编码器扰动后得到的视图之间的语义相似度，通过。

以大规模预训练语言模型为基础的chatgpt成功出圈，在近几日已经给人工智能板块带来了多次涨停，这足够说明这一风口的到来。而作为曾经的风口“知识图谱”而言，如何找到其与chatgpt之间的区别，找好自身的定位显得尤为重要。形式化知识和参数化知识在表现形式上一直都是大家考虑的问题，两种技术都应该有自己的定位与价值所在。知识图谱构建往往是抽取式的，而且往往包含一系列知识冲突检测、消解过程，整个过程都能溯源。以这样的知识作为输入，能在相当程度上解决当前ChatGPT的事实谬误问题，并具有可解释性。

模型的总体架构包括三个部分：贯穿预训练和 Prompt 微调阶段的图时间编码机制大规模历史交互上的图预训练基于结构 Prompt 和时间 Prompt 的简单、可扩展的图微调。

为了在这些任务上实现高性能，必须捕获 EHR 数据中的复杂关系，并从医疗代码（诊断代码、药物代码、实验室代码、程序代码等）中学习有效的患者表示 [5， 6]。患者的情况可以通过他们相应的医疗代码来描述，并了解共享相似医疗代码的患者的医疗代码的含义。关于EHR数据的图形表示学习的现有工作主要集中在EHR数据的单个方面（例如，代码-代码关系[2,3,4,33]，患者关系[19,23]）。患者与代码的关系编码了患者与医疗代码之间的高阶交互，在以前的工作中经常被忽略，并且是建模 EHR 数据不可或缺的一部分。