一站式全域行业数据融合,提供金融 AI 风控等泛安全领域知识图谱解决方案
2024年10月14日,来自郑州大学的南晓斐副教授等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表综述文章R...
根据系列上篇文章,我们已经了解了知识图谱的基本概念,以及现在知识图谱发展状况,与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚,基本上就会对知识图谱这...
随着自然语言处理(NLP)和人工智能技术的飞速发展,自动化问答系统在各个领域的应用越来越广泛,特别是在客服、教育、医疗等领域中。自动化问答系统能够通过理解用户问...
要查看你的知识图谱,只需在 VS Code 中打开一个 Markdown 文件,然后点击右上角的“Open Preview”按钮。在预览窗口中,你会看到一个可视...
在医疗领域中,海量的医疗数据充斥着各种疾病、治疗方案、药物使用、临床诊断等丰富的信息。这些数据通常以非结构化形式存在于病历、影像、实验室报告等文档中。因此,如何...
知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种用于组织和存储知识的结构化图数据结构,由实体(nodes)和它们之间的关系(edges)组成。它广泛应用...
目前设计到很多企业专业领域的知识库构建基本都没有很好的思路对现有的领域知识作一个很好的思路拆分理解,想要落地私域多模态大模型的应用我想还是绕不过想现有的知识库转...
语义搜索 旨在通过自然语言处理技术,理解用户查询的意图,提供更为精准的搜索结果。而知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系表示为低维向量,使得计算语义相似度成为...
在信息爆炸的时代,知识图谱(Knowledge Graph, KG)作为一种重要的信息组织方式,被广泛应用于推荐系统、智能问答和信息检索等领域。然而,传统的知识...
在信息爆炸的时代,如何从大量文本中准确提取和识别实体成为了一个重要的研究课题。实体链接(Entity Linking, EL)作为信息抽取的一部分,旨在将文本中...
知识图谱为因果推理提供了丰富的结构化信息,而因果推理可以帮助知识图谱嵌入模型理解变量之间的关系。这种结合不仅能够提升知识图谱的表示能力,还能够使得因果推理结果更...
随着大数据时代的到来,如何从海量信息中获取有价值的知识成为重要课题。知识图谱作为一种将现实世界中各类实体及其相互关系用结构化的方式呈现的工具,在搜索引擎、推荐系...
腾讯 | 高级客户端开发工程师 (已认证)
先别急,我们先把“知识图谱”这个听起来很高级的词拆解一下。简单来说,知识图谱就是将信息以点和线的方式连接起来,把它们之间的关系直观地展示出来。比如,你想了解“苹...
在众多的嵌入方法中,基于图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)的嵌入方法近年来备受瞩目。其中,图卷积网络(Graph Convolu...
在知识图谱嵌入中,实体和关系被表示为低维向量(或称为嵌入),这些嵌入保留了原始图结构中的语义信息。本文将详细介绍如何使用Node2Vec方法对知识图谱进行嵌入。
知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多,下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。