因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。
作者：王楠 赵宏宇 蔡月 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 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...目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱，脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。...03 中文类知识图谱 中文类知识图谱对于中文自然语言理解至关重要，特别是中文开放知识图谱联盟（OpenKG）的努力，推动了中文知识图谱普及与应用[8]。...12. CN-DBpedia CN-DBpedia是目前规模最大的开放百科中文知识图谱之一，主要从中文百科类网站（如百度百科、互动百科、中文维基百科等）页面中提取信息[11]。...在中文领域，还有上交大发布的知识图谱AceKG，超1亿个实体，近100G数据量，使用Apache Jena框架进行驱动[12]。思知平台发布的ownthink通用知识图谱[13]。
1 研究背景 然而，在分层多关系图数据结构中，双曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在双曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点)，使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构，将其嵌入到双曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在双曲空间中嵌入多关系知识图谱数据，并进行链路预测。...MuRP的参数数随实体和关系的数目线性增加，从而具有较大的知识图谱可伸缩性。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...此外，由于知识图谱中并不是所有的关系都是分层的，后续工作可以将欧几里得和双曲模型结合起来，产生最适合数据曲率的混合曲率嵌入。
近日，一场精彩绝伦的全球知商盛会——2017双12知商节国际知商高峰论坛在广州隆重举行。来自政界、商界、产业界、学术界的大咖齐聚一堂，面对面探讨知识产权未来发展。...△机器人索菲亚亮相2017双12知商节 发表中英文致辞：非常荣幸参与汇桔网双12知商节 论坛上，机器人索菲亚发表中英文致辞。...她表示非常荣幸参加由汇桔网主办的双12知商节，特别感谢人类长期以来对机器人成长的关注。...当记者询问她对知识产权的看法时，索菲亚表示，知产专家们在论坛上的演讲分享让她认识到知识产权的重要性。知识产权对每个国家，尤其是中国这类充满创新的国家来说非常关键。...机器人索菲亚在双12知商节上的精彩亮相，让我们看到人工智能领域的知识产权成果。在建设创新型国家的进程中，知识产权的创造、运用、保护、管理能力至关重要，是经济社会发展的新动力源。
例110（ACM题型）：小编特别喜欢网购，尤其是当双11和双12的时候，小编总是要买很多东西，现在给你一个任务，请你编程帮小编计算一下，某件东西是在双11买合适，还是在双12买合适。...假设商品的原价为X元（X>=10并且 X<=10000），已知双11的计算规则为：(X+500)*0.56789，双12的计算规则为：(X*3.5)*0.56789。...如果双11买和双12买价格一致，则选则双11购买。...输入： 输入数据为商品的价格，X其中（10<=X<=10000）范围内的整数 输出： 输出数据为，何时购买合适： double 11 double 12 代码演示： ? 结果演示： ?...我们常说“学而不思则罔”，和学习编程知识一样，我们只有在学习的同时加以总结与思考，才能对编程有更系统和深入地了解，学到的知识才真正能为自己所用。
知识图谱是什么？...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...4、精准营销 电商平台 给全网用户打标签，通过标签判断用户属性，买某一类手机的用户，他可能也会经常去买另一类的用品，但可能经常去买另一个品牌的手机的用户，他不会去购买这种产品，我们通过图就可以将这种关系给找出来...一个完整的知识图谱的构建包含以下几个步骤： 定义具体的业务问题 数据的收集 & 预处理 知识图谱的设计 把数据存入知识图谱 上层应用的开发，以及系统的评估。...知识图谱架构 知识图谱架构完整.jpeg 通过信息抽取，我们从原始语料里面我们提取出了实体关系和属性的知识要素，然后经过知识融合，我们消除了实体的支撑项和实体对象之间的奇异，得到一系列基本的事实表达
，图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效...同时，结合大模型在领域落地的典型场景，我们致力于构建SPG + LLM双驱动的行业落地范式，以提升领域应用的可控性和可信度。另外，基于知识图谱解决LLM幻觉的问题是一项长期且复杂的工作。...通过框架的协同实现LLM与SPG双驱动，支持跨模态知识对齐、逻辑引导知识推理、自然语言知识查询等。这对SPG知识语义的统一表示和引擎框架的跨场景迁移提出了更高的要求。表1....SPG和LLM双驱的整体链路本文后面将详细介绍知识构建与图谱推理查询的能力模型，这里简单介绍下LLM与SPG对齐部分的能力模型，期望从四个层面推进SPG与LLM对齐层的能力建设：领域知识对齐。...图 10.SPG + LLM双驱总体技术框架未来，我们期望以OpenSPG为基础与OpenKG的深度协作，结合行业领域应用，不断提升提升OpenSPG的知识沉淀和系统引擎的能力：联动OpenKG沉淀领域常识知识图谱
abs/2108.06468 代码链接： https://github.com/yankai-chen/LKGR 本文介绍 为了缓解传统推荐系统中的冷启动与数据稀疏问题，近年来，向推荐系统中引入外部知识构建知识图谱受到了越来越多的关注...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部图，然而在数据统一之后，这些三部图通常呈现出无标度（或层次）图的特点，如图 1（a）所示，两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题，本文提出了基于的双曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型，简称为 LKGR。...相关定义 2.1 知识图谱 知识图谱一般可定义为三元组 ，r 表示连接实体 1 与实体 2 的关系，知识图谱一般被用来提供项目的外部知识；而用户-项目的交互关系可表示为 ，表示用户与项目之间的所有交互行为...首先需要对物品 i 进行 l 跳子图采样，以获得其在知识图谱中的高阶子图；然后从 l 跳子图传播知识，并迭代聚合到节点 i。
双向链接确实好用，是构建知识管理体系和网络的利器。与此同时，知识图谱也是双向链接笔记软件的主要功能。知识图谱使用的迷思然而，在使用形形色色的各类双链笔记软件之后，发现我实际上很少使用图谱功能。...还是当前知识图谱的设计还需要进化？细细想来，主要由于图谱功能对于我个人的知识管理帮助不大。诚然，我看到了不少人分享各种酷炫好看的知识图谱。究竟到底有多少双链笔记软件用户会使用图谱？...他们在什么场景下使用图谱？图谱在多大程度上可以提升知识管理效率？对于知识管理使用的迷思，我需要问自己一个问题：知识图谱究竟为了带来了什么？如果把这个问题具体化，那便需要回答知识图谱的优点和缺点。...这种方法的优点是不局限于笔记软件，只要这个笔记软件支持基本的双向链接、图谱功能就可以践行。具体介绍，推荐阅读原文：「释放双链笔记图谱的力量——KG笔记法」如何选择知识管理工具？...Lattics 操作示范 ⬇️Lattics 的图谱有何不同？单从图谱角度进行对比，Lattics 也解决了以往双链笔记软件的一些存在的不少问题。
DataMesh所做的，就是将这些知识图谱整合起来，通过分拣、分析，在这些图谱中打上各种信息标签。...随后，再通过机器学习、自然语言处理等技术，赋予图谱以“人性”，让其成为一个“图书馆管理员”，或者一位“数据助手”。...一旦维修工人有需要，这位“数据助手”就会根据工人所处的环境和所面对的问题，自动将“知识”推送给他，告诉他哪里坏了、应该怎么修或者找什么样的人来修。 “传统制造领域是非常需要这样的‘数据助手’的。...目前，DataMesh在汽车制造行业，已经和北京奔驰、北汽集团、一汽大众、广汽本田等的汽车制造厂商合作，为他们提供包括知识图谱、远程专家等专业服务。...总结 数据和MR都是风口领域，DataMesh就是在这种“双风口”的情况下找到了他们的联通性，并将“跨界”做深做实。
2.ChatGPT的回答从哪里来？我们使用ChatGPT这种语言模型来回答问题的时候，都会发现通常答案都比问题来得长，而且会补上额外的信息，这是如何做到的呢？...在英语中，问题通常都是用一个疑问词开头，而所有的疑问词都由W和H开头，它们也被称为WH单词，包括“是什么”（What），“为什么”（Why），“是谁”（Who），“在什么时候”（When），“在哪里”（...ChatGPT如何工作那么ChatGPT的答案从哪里来呢？简而言之，回答问题也好、写作短文也好，都基于它对现有事实的抽取和整合，或者说归纳总结。说到这里，我就要开始讲知识图谱了。...6.知识图谱与大模型双知识平台的融合既然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。...文中列举了知识图谱和大语言模型作为知识库的优缺点，提出知识图谱和大语言模型双知识平台融合的理念，以及如何应用双平台协同完成复杂知识处理任务。上图是知识图谱和大语言模型融合的双知识服务平台架构。
这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天，便有超过10万人在使用。...知识图谱的「前世今生」 在体验过「神秘雪豹在哪里」这款小程序之后，一个非常直观的感受就是： 它能够围绕着雪豹这个主体，将与它相关的形形色色的资料，都能非常有序地关联到一起。...那么回到「神秘雪豹在哪里」，知识图谱是如何具体实现其功能的呢？ 腾讯云小微的「AI知识大脑」 能够让这款小程序展现的知识，如此一目了然、深入人心，离不开腾讯云小微AI知识图谱的强大能力。...但其实，这种能力在「神秘雪豹在哪里」的展现知识冰山一角。 以今年腾讯全球数字生态大会中与真人一起同台亮相的「AI助手」那笙为例，便可对其更加了解。...而通过这样的技术，让「神秘雪豹在哪里」和「那笙」在科普和AI助手上应用，也不难看出知识图谱所拥有的潜在且广泛的应用价值。
为了让人更好地了解雪豹、了解雪豹保护，腾讯和 WWF 合作推出了小程序「神秘雪豹在哪里」，你可以通过长按下面的图片来体验。 ? 神秘雪豹在哪里？...摄影：Jed-Weingarten 抱歉，应该是这张——但上面的图片里也有雪豹，你能看出它在哪里吗？（答案见文末） ?...解锁「云上养豹」新姿势 打开「神秘雪豹在哪里」小程序，点击图片上雪豹的不同部位，便可查看相应的知识点，如雪豹的分布区域、身体结构、成长阶段、生存环境等。 ?...整体而言，现有的知识图谱可分为大规模通用知识图谱和垂直领域行业知识图谱两大类：通用知识图谱面向全领域知识，信息一般来自开放的互联网；行业知识图谱侧重于满足垂直领域知识类查询和推理的需求，注重具体场景中的认知深度以及与专业知识的结合程度...与谷歌、百度、阿里等其他大公司构建的知识图谱不同，腾讯云知识图谱强调跨领域的特性：通过知识图谱平台，腾讯云小微 AI 能将数百个领域的通用知识，连接各行各业的知识与资源，能够支持深度问答、主动推荐等多种知识图谱应用
问答示例：问题：阿根廷的首都在哪里 => 答案：阿根廷共和国的首都为布宜诺斯艾利斯。问题：儿童安全锁怎么设置 => 答案：儿童安全锁位于各后车门的后边缘，各车门的儿童安全锁必须单独设置。...，重点是文本语义匹配的精度，如 用户的问题是“怎么加玻璃水”，而问答对库中的标准问句为“添加玻璃清洁液”，类似的泛化问题决定了常见的字符串相似度匹配无法解决，STS模型比如sentence-bert等双编码模型或者苏剑林老师的...，图谱构建过程中标注的三元组为（中国，首都，北京），构造的MRC问题即“中国的首都在哪里”，答案SPAN为“北京”的index位置。...达观知识图谱问答系统结合知识图谱的模式，生成特定的答案文本形式。...这里介绍一下史佳欣团队KQA Pro（https://github.com/shijx12）的处理思路。通过将自然语言问题表示为基本函数组合而成的KoPL函数，函数运行的结果即为答案。
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