《自然语言处理实战入门》 基于知识图谱的问答机器人 ---- KBQA

已于 2022-12-08 08:34:53 修改
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分类专栏： 自然语言处理实战入门【Generative AI重制版】 人工智能系统解决方案与技术架构 AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 文章标签： 知识图谱 自然语言处理 机器人
于 2022-07-31 18:35:47 首次发布
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文章大纲

知识图谱简介

知识图谱是由 Google 公司在 2012 年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。

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Neo4j 数据库

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知识图谱问答系列文档（一）——思知机器人简介
华理小波哥
08-18 3148
思知项目介绍思知机器人项目简介知识图谱对话机器人 思知机器人项目简介 思知项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系，机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解，致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有：中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。 开放的项目有： - 知识图谱 - 对话机器人 - 语义理解 - 自然语言处理 知识图谱 ownthink提供了1.4亿条知识图谱数据，而且
《从入门到精通（四）：知识图谱的应用——打造智能问答机器人》
最新发布
weixin_57361509的博客
06-16 1080
经过前三章的努力，我们已经成功构建了一个存储在Neo4j中的电影知识图谱。它就像一座蕴含丰富知识的“金矿”，但目前只有懂Cypher语言的“矿工”才能开采。如何让普通用户也能轻松获取其中的宝藏呢？本文是《彻底搞懂知识图谱》系列的第四篇，我将带你进入知识图谱最激动人心的应用领域——**知识问答（KBQA）**。我们将用Python，一步步打造一个能理解自然语言提问、并从图谱中查询答案的电影问答机器人！
kgRobot:基于知识图谱的智能问答机器人
05-18
kgRobot 基于知识图谱的智能问答机器人 QQ技术交流群： 344673972 点击链接加入群聊【智能对话机器人交流群】： 课程内容： 1.智能问答机器人完整案例演示 2.智能问答机器人开发环境部署 3.智能问答机器人框架关键技术 4.智能问答机器人源码完全剖析 线上配套视频课程地址：
基于知识图谱的智能问答机器人
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李天泉
09-19 1万+
研究背景及意义 智能问答是计算机与人类以自然语言的形式进行交流的一种方式，是人工智能研究的一个分支。 知识图谱本质上是一种语义网络，其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的出现是信息技术发展、时代发展的必然结果。语义的本质是关联。只有基于语义的数据互联才能发挥数据集成的非线性效应，才能获取大数据的特有语义。 近年来，基于知识图谱...
构建电影知识库问答机器人：Neo4j知识图谱与机器学习分类模型结合
weixin_29301059的博客
05-21 668
图形数据库是一种以图形结构存储数据的数据库，其核心是通过节点(node)、边(edge)和属性(property)表示实体及其关系。与传统的关系型数据库不同，图形数据库在处理复杂关系和网络结构方面具有独特的优势。图形数据库的优势主要体现在：关系处理能力强：在处理如社交网络、推荐系统和知识图谱等关系密集型应用场景中，图形数据库能够更高效地表达和查询实体间的关系。灵活的数据模型：图形数据库允许在不固定模式的情况下查询数据，简化了数据结构的变化和演进过程。
【毕业设计】基于知识图谱的医疗问答机器人
qq_51677409的博客
04-17 381
此外，项目还接入了chatglm大模型，若知识图谱没有对应的内容，将调用chatglm进行回答。使用到了neo4j数据库，将数据库中的内容查询出来返回给用户。基于知识图谱的医疗机器人聊天项目。基于知识图谱的医疗问答机器人。
基于知识图谱的智能问答机器人技术架构
数据饕餮
04-02 1万+
一、前言 本文是《智能对话机器人实战开发案例剖析》系列文章的第三部分，第1篇：基于知识图谱的智能问答机器人技术架构。相关内容已录制成视频课程，课程地址：网易云课堂 配套开源框架代码已上传至Github：kgRobot，如需参与项目开发请联系作者：149933712. 二、技术架构图 三、未完待续 系列连载，持续更新。版权所有，转载请注明出处。多轮问答_知识图谱...
2024年最全【码银送书第十一期】《自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》，看这篇文章准没错
2401_84297035的博客
05-05 677
一天，一位读者走到咨询台，询问：“请问有没有关于人工智能的最近出版的书籍？”在KBQA系统之前，小杨可能需要在图书馆目录中进行繁琐的搜索，或者让读者自己去查找。但现在，她只需简单地将问题输入到KBQA系统中。系统立即理解了问题，并在知识库中进行了快速检索。检索内容是所有具有人工智能属性的书籍的信息。几秒钟后，它返回了几本最近出版的人工智能相关书籍的信息，包括书名、作者和出版日期。小杨将这些信息展示给读者，读者非常满意地离开了咨询台。
对话机器人（一）——对话机器人基础知识
qnstar_的博客
05-27 2515
对话机器人、任务型机器人
【码银送书第十一期】《自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》
2401_84254364的博客
04-28 857
从上述两个场景中，我们可以明显看到语义解析在人机交互中的巨大价值。无论是NL2SQL还是KBQA，它们的核心都在于对用户输入的自然语言进行深入的语义理解，并将其转化为机器可执行的指令或查询。这种转化能力不仅打破了用户与复杂数据库或知识库之间的障碍，让非专业用户也能轻松进行高级的数据操作或信息查询，还大大提高了交互的效率和准确性。更重要的是，语义解析技术使得机器能够更智能地响应用户需求，为用户提供更加个性化、精准的服务，从而增强了用户的使用体验和满意度。
基于知识图谱的智能问答
weixin_46571822的博客
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基于neo4j的知识图谱智能问答；采用JointBERT完成意图识别、实体识别、属性识别；用GrapthSAGE图神经网络完成失信行为预测
基于知识图谱问答实现
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基于复旦大学的知识图谱问答系统实现，主要是通过复旦算法思想实现中文开放问答
基于知识图谱的自动问答系统
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基于知识图谱的自动问答系统,有代码,和说明文档,大家可以看看.很很好的知识图谱的入门案例代码
【TIDB.AI 知识图谱问答机器人——改变人机交互的未来】
qq_31532979的博客
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本文将介绍一款基于TIDB.AI的知识图谱问答机器人，它利用人工智能技术和知识图谱的优势，在帮助用户解答问题和获取知识方面具有巨大潜力。虽然面临一些挑战，但随着技术的不断发展，相信在不久的将来，TIDB.AI 知识图谱问答机器人将能够更加准确、高效地帮助人们获取知识。随着人工智能技术的快速发展，问答机器人已经成为了人机交互的重要方式之一。TIDB.AI 知识图谱问答机器人是一种基于知识图谱的问答机器人，它将人工智能和语义技术应用于问答过程中，将用户的问题与知识图谱中的结构化数据进行匹配、分析和回答。
【亲测免费】 探索KGRobot：智能问答与知识图谱的新里程
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探索KGRobot：智能问答与知识图谱的新里程 是一个开源的自然语言处理工具包，专注于智能问答和知识图谱的应用。它由张子良开发，并且在GitCode上开源，为开发者提供了一种高效、易用的方式去构建自己的知识驱动型AI应用。 项目简介 KGRobot的核心是一个强大的问答引擎，它能够从结构化的知识图谱中检索信息，以回答用户的问题。此外，该项目还包含一套完整的工具集，用于知识图谱的构建、存储和查询，旨...
深度学习之智能问答机器人实战
weixin_40270911的博客
02-10 660
深度学习之智能问答机器人实战 class1 对话类型 基于知识库问答 录入问题和答案 设计标准问题的相似问题 使用搜索和排序，根据相似度返回结果 基于规则脚本 以一定的语法定义规则 常用正则表达式等约束 通过钩子追踪槽位 基于意图识别 使用说法定义意图分类模型 利用序列标注识别槽位信息 统计机器学习应用于文本处理任务 分词/Part of Speech 命名实体识别...
RAG升级-基于知识图谱+deepseek打造强大的个人知识库问答机器人
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03-28 1059
近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术在人工智能领域掀起了一股热潮。随着大模型的快速发展，传统的纯生成式方法在面对复杂、多变的信息需求时，往往面临上下文有限、事实准确性不足等挑战。而RAG通过结合信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation）两大核心能力，使模型能够在实时获取外部知识的基础上生成更精准、可信的内容。这一技术不仅提升了AI的回答质量，还在搜索引擎、智能助手、企业知识管理等多个应用场景展现出了巨大潜力。
基于知识图谱的智能问答方案
datayx的文章
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx三个角度理解知识图谱2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也...
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