知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能

本文介绍了如何利用知识图谱创建语义搜索功能,包括自然语言理解、实体识别、关系抽取和结果生成四个步骤。通过neo4j构建企业知识图谱,展示数据结构和关系,并提供了简单的代码实践。

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大家好,我是微学AI,今天给大家讲一下知识图谱实战应用5-基于知识图谱的创建语义搜索功能。基于知识图谱的语义搜索功能是一种能够理解用户意图、并根据语义关系在知识图谱中进行查询的搜索方式。相比于传统的文本搜索,它可以更准确地回答用户的问题,提高搜索效率和搜索质量。

目录

一、项目背景

二、语义搜索步骤

1.自然语言理解

2.实体识别

3.关系抽取

4.结果生成

三、语义搜索代码实践


一、项目背景

随着互联网的快速发展,信息量呈指数级增长,传统的关键词匹配搜索方式逐渐暴露出其局限性。用户在进行搜索时,往往需要多次尝试不同的关键词组合才能找到所需的信息,这不仅耗时费力,还可能导致信息的遗漏。为了提高搜索的准确性和效率,语义搜索应运而生。

知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,能够将信息以实体和关系的形式进行组织和存储。通过将语义搜索与知识图谱结合,搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图,并在知识图谱中找到与之相关的实体和关系,从而提供更为精准的搜索结果。

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