知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织新KG视点系列文章——“大模型专辑”，不定期邀请业内专家对知识图谱与大模型的融合之道展开深入探讨。本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，本文整理自梁磊老师在2023年10月26日沈阳举办的CNCC知识图谱论坛上的分享。
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
自从 Roam Research 以来，开启了双向链接的狂潮。如今，出现了很多双向链接笔记软件，比如，Obsidian、Logseq，一些其他类别的笔记软件和文档甚至写作软件也逐步加入了双向链接功能。比如，Notion、FlowUs息流、Capacities 等。
随着认知智能走进了人们的视野，知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上，自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议，无疑能够很好地呈现该领域的研究风向。
导读：近几年来，图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长，大数据技术、图数据方面的应用增长很快，各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化，腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索，主要包括以下几大部分：
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问题转化成依赖于生物网络的问题，例如图神经网络 (GNNs)。与其它领域相比，生命科学的问题有其自身的独特性和细微的差别。首先，这份指南比较全面地介绍了生命科学中的各种图结构数据，基于这些数据的生物和医学问题，以及相关的基于图机器学习的算法；随后，作者提供了四类基于GNN的解决方案的编程指南，每一种方案都提供了python代码和比较详细的说明，这四类问题包括：1）小分子属性预测；2）大分子属性和功能预测；3）基于双图（bi-graph）的蛋白质-配体对亲和力预测；4）利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
2022年2月16日，美国北卡罗来纳大学Eshelman药学院的Alexander Tropshab等人在Drug Discov Today杂志发表文章，提出了临床结果路径 (COP) 的概念，将其定义为有关药物分子治疗效果的一系列关键的分子和细胞事件。COP可以通过挖掘生物医学知识图谱进行计算阐释，这为产生新的、有指导意义的药物发现和再利用的假设铺平道路。
随着 ChatGPT 的横空出世，大模型已然成为人工智能领域的焦点。大模型在语言理解、对话生成方面表现得尤其亮眼，而知识图谱则擅长大模型所无法解决的事实性“幻觉”和复杂推理问题。将知识图谱和大语言模型结合起来，充分发挥各自的优势，能为用户提供更优质的人工智能服务和产品。
ChatGPT 是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的一种全新聊天机器人模型，能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，支持回答问题、承认错误、质疑并拒绝不适当的请求等情境。
ACL 2019已经结束，但其空前的规模仍然震撼人心：2900多篇提交论文，660篇被接收，3000多名会议注册人员，以及4个超过400人的研讨会（比一些国际CS会议都大）。
知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智能领域的热门问题之一，吸引了来自学术界和工业界的广泛关注，在一系列实际应用中取得了较好的落地效果，产生了巨大的社会与经济效益。
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
2022年7月26日，来自JetBrains Research的Nina Lukashina等人[1]在Journal of Cheminfomatics上发表文章。文章提出了一种新方法SimVec，该方法通过使用结构感知的节点初始化和加权药物相似性边，来增强药物互相作用的知识图谱结构，并设计了一个新的三步学习过程，它迭代地更新了与副作用边缘，相似性边缘和有限知识的药物有关的节点嵌入。所提出的方法显著优于现有的模型。
高君宇，中国科学院自动化研究所博士生，导师为徐常胜研究员。研究方向为基于深度学习的视频理解与应用。在IEEE Transaction on Image Processing（TIP）、CVPR、AAAI、ACM MM等CCF推荐的A类期刊、会议中发表多篇一作论文。获得了国家奖学金、中国科学院大学三好学生、三好学生标兵、百度奖学金、必和必拓奖学金、Rokid奖学金等。
采访嘉宾 | 彭力 作者 | 冬梅 随着互联网的发展，知识图谱和深度学习已广泛应用并影响了不同业务场景下数据获取及计算的方式。知识图谱已变为问答系统、商品推荐等智能应用的基础设施，为上层业务在语义理解和可解释性上提供了依据。其中知识计算是知识图谱构建的关键一环，将各类数据、知识、经验以及信息进行表示、分类、融合、建模将知识表达成更接近人类认知的结构。 为了进一步了解知识计算及知识图谱技术在小米业务场景下的探索和实践，在 AICon（北京站）前夕，InfoQ 有幸采访了小米人工智能部 / 知识图谱平台团队负
在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
📷 来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
SIGIR 2022已公布录用论文，投稿长文794篇/短文667篇，录用长文161篇/短文165篇，录用率长文20%/短文24.7%，完整录用论文列表见https://sigir.org/sigir2022/program/accepted/。
来源：中国人寿财险本文约1000字，建议阅读5分钟如何提高重大危险源的管理效力是工业企业生产安全的必修课。 近年来，我国安全生产形势持续稳定好转，实现了事故总量和死亡人数“双下降”。但随着经济环境的持续变化，我国安全生产仍处于爬坡过坎期，安全生产工作仍面临诸多问题。在安全生产管理中，重大危险源的安全与否对企业安全生产和社会稳定有着重大的影响，如何提高重大危险源的管理效力是工业企业生产安全的必修课。 新《安全生产法》、《安全生产责任保险实施办法》等法律法规及政策文件对安全生产责任保险的承保公司提供事故预防服务
2021年12月16日20：00，博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”图数据库与知识图谱“。本期活动吸引全国2500余名高校教师参加。
个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
8月12日（周三）晚上7:30，知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到武汉大学 钱铁云 教授，为大家带来一场【面向复杂和低资源环境的方面级情感分析】精彩报告分享！ 知识图谱前沿论坛系列直播 第3期 面向复杂和低资源环境的 方面级情感分析 8月12日（周三） 19:30 分享摘要 随着互联网的快速发展，用户从信息的被动接收者转变为主动提供者，网上产生了大量关于事件、商品、服务等有价值的评论信息，表达了人们的情感倾向极性和观点意见。互联网信息的迅速膨胀，对信息的收集、处理和分析提出更高要求，也
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
作者 | 维克多 编辑 | 青暮知识图谱蕴含丰富的人类先验知识，具有重要的学术价值和广泛的应用前景。知识图谱推理作为知识图谱领域的核心技术，能够极大地扩展现有知识的边界，有力地辅助人类进行智能决策。2021年12月17日，中国科学技术大学教授，博士生导师，国家优青王杰在 CNCC 2021 “知识为意，图谱为形--基于图机器学习的知识推理”专题论坛上做了《基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理》的报告。在报告中，王杰结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景，聚焦从单一图谱推理到联合外部信息推理
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过，最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面：
👆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
随着人工智能和大数据的爆炸式增长，如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据，可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息，因此，近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解，本文对该领域进行了系统综述。
今天给大家介绍收录在NIPS2019的文章“Multi-relational Poincaré Graph Embeddings”，该文章由爱丁堡大学信息学院和剑桥三星AI中心合作完成。这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
链接：https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
在网络空间中，作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径，这便是攻击事件调查。威胁评估是从海量的数据中找到真正的攻击者，回答的是谁攻击了我的问题，除此之外，还需要找到完整的攻击路径实现攻击事件调查。攻击事件调查技术可以确定攻击源、攻击中间介质（中间点），以及其相应的攻击行为路线，以此制定更有针对性地防护与反制策略，达到主动防御的效果。可见攻击事件调查是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。
【新智元导读】百度度秘事业部首席技术官朱凯华日前在上海计算机学会做了题为《AI赋能的搜索和对话交互》的报告，主要介绍了现在的百度搜索及度秘“DuerOS”系统。由陆奇领衔、百度全新组建的度秘事业部有什
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段，而从感知智能到认知智能的过程中，知识图谱是关键技术之一。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已成为一个备受关注的话题。RAG技术结合了检索系统和生成模型的优势，旨在提高回答问题和生成自然语言文本的准确性和一致性。
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
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