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重磅!国家标准《信息技术人工智能知识图谱技术框架》征求意见稿发布,35页pdf详细规定知识图谱技术框架

---- 新智元报道   作者:专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术

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基于互联网群体智能的知识图谱构造方法

知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.

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基于知识图谱的APT组织追踪治理

高级持续性威胁(APT)正日益成为针对政府和企业重要资产的不可忽视的网络空间重大威胁。由于APT攻击往往具有明确的攻击意图,并且其攻击手段具备极高的隐蔽性和潜伏性,传统的网络检测手段通常无法有效对其进行检测。近年来,APT攻击的检测和防御技术逐渐引起各国政府和网络安全研究者的关注。本文首先对发达国家APT相关研究进行了梳理,从战略、法规和具体的技术模型层面阐述了美国在网络空间战略和APT攻击检测及追踪方面的一些变化和取得的标志性成果;其次基于自身的研究,提出了一套结合知识图谱进行APT组织追踪的方案,并结合模拟的实际案例进行了方案的验证;最后提出了一些相关的对策建议。

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知识图谱研讨实录02丨肖仰华教授带你理清知识图谱基础知识

知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱:概念

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如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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阿里巴巴超大规模知识图谱预训练实践:商品分类

👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库,电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务,需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算,并且需要支持融合不同来源的数据,建立实体之间的语义连接,因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱,这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台,囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看,商

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知识就是力量,图谱路在何方 | ChatGPT冲击下,招商银行如何“抢救”知识图谱?

“知识就是力量”我们耳熟能详,但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说,知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域,如何运用这一技能更好地理解客户需求,提高业务效率和客户满意度,同时进行风险管理?招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络,通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息,并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场

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安全知识图谱助力内部威胁识别

内部威胁(Insider Threat)是指内部人利用获得的信任做出对授信组织合法利益不得的行为,这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意导致的组织利益损失,还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。(内网威胁检测现有的情况),现在内网威胁检测分为网络侧与终端侧,网络侧检查主要全流量,IPS/IDS, 终端侧主要是EDR,蜜罐等,还有现在流行的UEBA,每天会产生大量的告警信息,而对于安全人员来说人工处理这种级别的告警是不现实的,通常一些真实的攻击事件会被淹没在告警中。在日常运维中威胁评估就显得尤为重要。

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知识图谱研讨实录09丨肖仰华教授带你读懂知识图谱语言认知

知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。

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