tupuzhineng的博客

在DEMO中，我们特别设计了知识卡片功能，它能让你更直观地了解每位诗人的生平、视频及音频介绍、照片及诗集下载等丰富内容，让你在视觉和听觉上都能感受到那个时代的文化韵味。无论是李白的介绍、朋友圈、诗集，还是朋友关系分析，只需一键点击，即可按需选择，轻松获取所需信息。受到电影《长安三万里》的启发，我们以知识图谱的形式，将李白的朋友圈生动地呈现在你眼前。在这里，每一位诗人都是一个鲜活的节点，每一段关系都是一个引人入胜的故事。我们希望留下你的反馈，助力我们持续改进产品，为你带来更好的体验，共同探索知识的无限可能！

通过定义实体、其属性以及实体间的关系，你将为后续的划词录入打好坚实的基础。在刚刚结束的2024巴黎奥运会中，咱们的中国跳水梦之队包揽了全部的8块金牌🏅🏅🏅，让世界为之震撼！下载NT文件后，就可以自动化构建属于你的知识图谱了。你一定想知道构建完的知识图谱长什么样子，你可以在TopGraph知识管理系统中查看你的知识图谱并进行管理和查询。TopGraph的文件管理功能，无论是新增文本还是导入文件，都能满足你的需求。开始你的知识图谱构建之旅，首先需要在TopGraph知识构建系统中新建一个划词录入的项目。

新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。

其中命名实体模型在未经样本“重训练“的情况下，只支持人名、地名、机构名（国家或地区）的识别，通过对已有数据进行少量标注（本案例中3条），并进行模型的“重训练”（其实质是生成模型提示词），可以在原来的命名实体模型的基础上“派生”出新的子模型，利用TopGraph内置的多种抽取模型，并结合大模型技术，只需一个技术人员标注十几条，甚至几条样本数据，然后将标注后的样本文件，放入大模型里进行训练，即可实现数据的快速、精准地抽取。同理通过对关系抽取模型注入少量新的样本数据，可以“派生”出新的关系抽取子模型，

对亿级三元组的大规模知识图谱实现了准确、高效、鲁棒的查询与管理，实现了对资本市场的实体、实体关系和实体属性的知识关联查询，以及多层股权结构的发现与揭示。由于申请人的年收入、家庭关系、联系人等信息均是自行填写，容易存在信息不实的情况，后台人工查证费时费力，一旦实施欺诈行为，难以避免风险。通过多维数据对客户建立用户画像，及时把控客户风险等级，全面了解客户，识别虚假申请、恶意套现、诈骗等风险，降低信贷欺诈风险。系统提供实体、属性、关系的知识抽取、知识导入、数据清洗、知识融合，将全部金融数据构建成知识图谱。

围绕城建档案业务需求、提供城建档案知识服务，实现基础业务流程和知识服务的信息化和智能化。平台通过构建城建档案知识图谱，最终通过基于知识图谱的信息检索和推理，提供面向城建档案业务人员的知识服务，如城建档案流程智能关联，地块历史数据关联、建筑安全预警等。