1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

基于pyecharts的中医药知识图谱可视化 关键词: pyecharts:可视化:中医药知识图谱 摘要: 数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法,可视化有助于知识发现与应用.Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调.因此,本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化.以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息,发掘有潜在价值的内容. 本文目录 基于pyecharts的中医药知识图谱可视化 1.数据准备 2.基于pyecharts的知识图谱可视化 2.…

[敏杰开发]知识路书--图形化文献管理大师 Beta版发布喽!!! 一.总览 项目名称:知识路书 发布形式:网页应用 发布地址:http://roadmap.imcoming.top 二.运行环境与使用方法 本项目基于web浏览器,建议使用常见的电脑端web浏览器,如Google Chrome.Safari.进入http://roadmap.imcoming.top即可使用 同时我们也在github上开源了此项目,可以访问我们的github主页,下载我们的前后端代码运行,具体配置方法详见gith…

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G…

Atitit 知识图谱的数据来源   2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4   2. 知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知…

Atitti 知识图谱构建方法attilax 总结   1.1. 知识图谱schema构建(体系化)1 1.2. 纵向垂直拓展(向上抽象,向下属性拓展)2 1.3. 横向拓展2 1.4. 网拓展2 1.5. a) 推理2 1.6. c) 相关实体挖掘 2 2. other3 2.1. 面向站点的包装器(Site-specificWrapper)3 2.2. 5. 知识图谱的更新和维护3   a) 实体对齐  实体对齐(Object Alignment 各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类.聚类的…

一.前言 就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年:而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习.语音识别.人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别.人脸识别和知识图谱.即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷.实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了<人工智能产品经理最佳实践>,2018年初推出了<知识图谱开发实战案例剖析>线下和线上的视频…

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works…

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理…