我们知道，在设计一个Java bean的时候，要把这些BEAN 的数据存放在数据库中的表结构，然而这些数据库中的表直接又有些特殊的关系，例如员工与部门直接有一对多的关系，学生与老师直接又多对多的关系，那么这些表的关系如何表示呢...首先在建立数据库的时候就应该建立这样的对应关系。...一对多 ，只要建立两个表就能建立这样的关系，因为你可以把多方的那个表设置一个Foreign Key 属性 ，下面是一个部门和员工的表结构关系 在MySQL 数据库上应该这样建立表结构： create table...); 在java 程序的javabean中应该如何做呢 public class Department { private Integer id; private String name...public List findDepts() { return findDepts(true); } } 多对多的关系 下面以老师和学生的关系来说明这个结构
为了从这些多源的数据中抽取知识，使用结构化实体结合半结构化、非结构化文本或多媒体的弹性表征方式，以应对企业的多源异构数据；利用集成学习 (ensemble learning)框架来有效结合多种实体抽取工具...本项目采用了集成学习( ensemble learning)的框架，因此在知识抽取过程中，针对多源的数据应用了不同的实体抽取工具。...多源数据融合 多源数据融合对知识库的构建是非常重要，与传统数据融合(data fusion)任务的主要不同是，知识融合可能使用多个知识抽取工具为每个数据项从每个数据源中抽取相应的值，而数据融合未考虑多个抽取工具...知识图谱构建主要分为两大部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。...当知识从各个数据源下获取时需要提供统一的术语将各个数据源获取的知识融合成一个庞大的知识库。提供统一术语的结构或者数据被称为本体，本体不仅提供了统一的术语字典，还构建了各个术语间的关系以及限制。
这些技术模块各有难点，以知识获取模块为例： 难点 1：如何基于有噪音的少量数据，智能化地挖掘实体的信息。...我们基于知识图谱构建的同款商品关系库，与其他广义的关系库的核心区别，主要在于：1）能够支持跨市场以及多种语言；2）技术上实现数据构建的自动化。 其典型的应用场景包含面向消费者的高性价比营销会场。...张亦弛：Shopee 商品知识图谱技术，基于工业界真实商品数据，并且需要应用至各个语言和市场，这里存在如下几个重点挑战，比如： 第一，在数据获取上如何高质量地完成多源异构数据的抽取。...第二，如何将多源异构的数据融合对齐。 Shopee Marketplace 团队在两年前打造了全市场统一的商品本体体系，这有助于多源异构数据的高效率融合。...技术上通过商品实体信息构建类目信息的知识表示，通过商品类目预测算法将异构图谱 A 的实体预测到异构图谱 B 的类目上，挖掘高频共现的商品类目关系对，并学习商品类目关系对之间的粒度大小、方向，以及对齐条件等
在该领域，一些研究者旨在深入研究KBQA的子任务，例如问题实体检测、关系抽取、多跳推理等，一些研究者则研究整体的通用框架，如Pei等人[22]设计基于TransE的中文领域知识图问答通用框架，涉及多模型融合...基于模板的语义解析方法其核心在于模板于规则的制定、语义查询图的核心在于如何用语义图来表示自然语言的句子结构、编解码的方法的核心在于构建编码模型捕获句子特征、基于检索的方法其核心在于句法的信息如何映射为特征图或句子特征转为空间向量...框架将其分解为3个阶段的搜索问题，第1阶段，利用实体链接工具获取候选实体及其得分; 第2阶段，STAGG找到主题实体和答案节点之间的所有关系路径，但为了限制搜索空间，仅当中间存在变量可被固定到复合值类型节点...基于语义查询图的方法其核心在于如何将自然语言问句用语义图来表示并映射至知识图谱的查询，优点在于能充分利用知识，但这些方法都依赖特定构建手段，在通用性上还有待提高。...4.1 多跳推理 KBQA中的多跳推理问题一直都是亟待解决的问题，解决方法往往是结合多元的信息来增强模型的理解力，例如Shi等人[84]提出了TransferNet，在统一的框架中解决两种不同形式的多跳问题
本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问题以及相应的解决方案，希望对图谱建设者有一定的借鉴意义。...本文主要梳理 Topbase 构建过程中的重要技术点，介绍如何从 0 到 1 构建一个知识图谱，内容较长，建议先收藏。...图2 知识图谱Topbase的技术框架 下载平台-知识更新：下载平台是知识图谱获取源数据平台，其主要任务包括新实体的发现和新实体信息的下载。...非结构化抽取流程如图 5 所示： 图5 Topbase非结构化抽取平台的技术框架 首先我们获取知识图谱中重要度高的实体名构建 Tri 树，然后回标新闻数据和百科正文数据，并将包含实体的句子作为候选抽取语料...知识规整的核心模块是如何将实体映射到知识体系，即实体分类。 图10 数据规整的示列说明 1.
其中，如何从海量数据 中获取有用的信息是人工智能关注的一个重要问题。知识图谱技术提供了一种从 海量文本和图像等数据中抽取结构化知识的手段，是搜索引擎、问答系统等应用 的核心技术。...在国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出要发展“知 识计算引擎和知识服务技术”，重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测、知...识演化建模和关系挖掘能力，形成涵盖数十亿实体规模的多源、多学科和多数据 类型的跨媒体知识图谱。...知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像等数据中抽 取结构化知识的手段，是搜索引擎、问答系统等应用的核心技术，并在金融证券、 生物医疗、交通、教育、农业、电信、电商、出版等行业已有非常丰富的应用场 景。...知识图谱技术框架 图2示出从构建到使用知识图谱涉及的各类技术活动的框架，简称技术框架。
实体对象对齐是SPG+LLM双驱框架非常重要的基础能力，目的是为了获取同一个对象的LLM及SPG表示，通过向量计算实现两者的对齐，在用户问答或答案生成时能准确的获取到SPG中存储的知识，这里需要解决的一类核心问题是...除了基于LLM提取领域实体、概念这些文本意义上的知识外，在企业垂直领域的应用场景中，专家规则也非常重要，如何高效沉淀和管理领域专家经验，业界也有较多的探索和讨论。...多轮对话更多是上述三个基本能力的应用，识别意图、获取知识、交互反馈、生成答案。...对于报文要素中依赖的逻辑关系和逻辑属性，SPG可以通过反向线索推理获取支撑结论的线索和证据，从而提供更具体的文案说明，提升结论的可解释性。...06 SPG与OpenKG社区联动本次分享，给大家介绍了SPG的总体思想及SPG与LLM双驱应用的关键问题，SPG的核心目标是构建衔接大数据与AI技术体系的新一代知识语义框架及引擎，希望在AI时代，加速数据知识化高效集成企业海量数据
所谓数据治理，简单的理解就是要站在战略的高度去梳理数据和业务，有什么类型的数据？怎么用？如何围绕业务构建标准的数据体系？等。...知识图谱的构建过程 1 知识图谱的总体构建思路 如下图所示，从原始的数据到形成知识图谱，经历了知识抽取、知识融合（实体对齐）、数据模型构建、质量评估等步骤。 ?...比如关系抽取，有的人采用深度学习的方法，将两个实体，它们的关系，以及出处的句子作为训练数据，训练出一个模型，然后对非结构化数据进行关系抽取。这是一种关系抽取的方法。...还有人用句法依存特征，来获取关系，这种方法认为，实体和实体之间的关系可以组成主谓宾结构，在一个句子中，找出主谓关系和动宾关系，其中的谓词和动词如果是一个词，那么这个词就是一个关系。...5、基于知识图谱的智能问答 对于知识图谱的构建需要从两个角度来进行抽象，一个是实体维度的挖掘，一个是短句维度进行挖掘，通过获取各种网上积累的大量数据，通过主题模型的方式进行挖掘、标注与清洗，再通过预设定好的关系进行实体之间关系的定义最终形成知识图谱
安全运营知识图谱是以安全运营领域知识图谱为核心，面向网络环境数据、威胁行为数据、威胁情报数据、安全运营知识库等，构建本体化、标准化、全局化的知识结构。...针对信息安全领域知识图谱构建的两个关键要素，构建了威胁元语言模型对威胁知识的结构化描述，包括概念、实体、属性的定义以及知识关系的定义。...研究中依据STIX2.0以及领域专家知识，构建三层安全知识图谱，如图2所示，知识图谱辅助安全事件分析、安全合规标准、APT追踪溯源等实际业务场景所需的数据表示和语义关系,其中,信息层为知识图谱从外界抽取的知识实体...鉴于大规模非结构化文本中包含大量实体和关系噪声，对安全运营领域的知识抽取，会造成统计层次、语义层次的干扰，因此在知识抽取的过程中需进行模式和指纹的过滤，以提升抽取知识的质量以及知识拓展的效率。...，构建该场景下的智能安全运营知识图谱，采用知识推理模块预测实体之间潜在的关系，从海量告警中找出未被关注的网络攻击行为，推理出隐藏在深层次的网络攻击威胁，为安全运营提供方法和策略，以适应指定场景下的威胁分析任务
1.1 Java 持久层框架 Java 持久层框架访问数据库的方式分为两种。一种以 SQL 为核心，封装一定程度的 JDBC 操作，比如： MyBatis 框架。...另一种是以 Java 实体类为核心，建立实体类和数据库表之间的映射关系，也就是ORM框架，比如：Hibernate、Spring Data JPA。 ?...元数据用于描述对象和表之间的映射关系，框架会据此将实体对象持久化到数据库表中。 JPA 的API：用来操作实体对象，执行CRUD操作。对于简单的 CRUD 操作，开发人员可以不用写代码。...如何在 Spring Boot 中 读写数据 假设有这样的一组实体关系。...（3）@ManyToOne（多对一） 如果我们站在用户的角度来看待用户与部门之间的关系时，它们之间就变成了多对一的关系（多个用户隶属于一个部门），在用户实体类 User 上添加如下注解： @ManyToOne
Java中的数据持久性 从编程的角度来看，ORM层是一个适配器层：它使对象图的语言适应SQL和关系表的语言。ORM层允许面向对象的开发人员构建持久保存数据的软件，而无需离开面向对象的范例。...在表和对象中都有四种实体关系： 一到多 许多到一 许多一对多 一比一 每种类型的关系描述了实体与其他实体的关系。...例如，Musician实体可以与由诸如List或Set的集合表示的实体具有一对多的关系。...在JPA中获取策略 除了知道在数据库中放置相关实体的位置之外，JPA还需要知道如何加载它们。获取策略告诉JPA如何加载相关实体。加载和保存对象时，JPA框架必须能够微调对象图的处理方式。...您可以使用注释来自定义提取策略，但JPA的默认配置通常可以直接使用，无需更改： 一对多：lazy 多对一：eager 多对多：lazy 一对一：eager JPA安装和设置 最后，我们将简要介绍如何为Java
其实，在学术界还没有对知识图谱做出一个统一的定义。按照Wikipedia的描述，知识图谱是google用来支持从语义角度组织网络数据，从而提供智能搜素服务的知识库。...1）知识体系的构建 知识体系的构建，也叫知识建模，是指采用什么样的方式表达知识，其核心就是构建一个本体对目标知识进行描述。...所谓的本体，就是一个知识描述框架，它定义了知识的类别体系，每个类别下所属的概念和实体、某类概念和实体所具有的属性以及概念之间、实体之间的语义关系。...目前，知识图谱中的数据采用RDF数据模型进行描述，也就是大家熟悉的三元组的模式，即“实体1”-“关系”-“实体2”。...2）知识获取 知识获取是从海量的文本数据中获取结构化知识的过程，数据来源不同，知识获取的难度和手段也不同。假如有大量的结构化数据和半结构化数据，知识获取的过程就相对容易。
具体来说，事件获取的重点是如何构建一个基本的EKG，并获得一个更好的EKG。前者包括事件抽取和事件关系抽取，是最基本的任务。后者包括事件相互引用解析和事件参数补全。...在本节中，我们将深入探讨这些未来的方向。 高性能的事件获取 最近的事件获取研究在有效性和效率上远远不能满足应用需求。特别是事件提取和事件关系提取的精度较低。从而阻碍了高质量基础EKG的构建。...然而，高参数复杂度和高时间复杂度的模型不利于从大量数据中快速构建EKG。因此，高效率的事件获取是未来的一个重要方向。 多模态知识处理 在现实世界中，事件可能以文本、图像、音频和视频的形式呈现。...因此，多模态信息的联合利用是未来的一个重要方向。具体来说，来自所有模态的事件应在一个统一的框架中表示，事件获取研究应注意多模态提取，EKG图推理也应考虑多模态信息。...可解释EKG研究 在EKG研究中，研究主要集中在用深度学习方法拟合训练数据。然而，它们通常缺乏可解释性，也就是说，对于它们为什么和如何工作没有明确的想法。
研究团队希望构建一个可扩展、易于使用的多智能体（Multi-Agent）框架，通过简易的配置即可辅助完成日常办公、数据分析、开发运维等各种通用任务。...本项目的多智能体框架汲取兼容了多个框架的优秀设计，比如metaGPT中的消息池（message pool）、autogen中的代理选择器（agent selector）等。...知识图谱查询：本项目采用Nebula图数据库对知识图谱进行存储和管理，支持导入现有知识图谱进行知识检索；也支持通过大模型自动抽取实体和关系，挖掘出数据中多种复杂关系。...知识库构建与DevOps知识库 如前文介绍，通过知识库外挂和增强检索生成的手段可以很好的解决专有/私域知识问答的问题，接下来的核心问题是如何更好的构建知识库。...未来展望 目前DevOps框架还处于初期，还有很多不完善的地方，接下来研究团队计划在如下方面做核心演进： 多智能体调度核心：自动化构建智能体链路 文档分析增强：提供多种修正方式和知识图谱检索方式 代码整库分析
（3）话题挖掘 有了图谱作为基础，接下来就可以从全网域的数据中获取一些相关的咨询信息；然后我们从通用的知识图谱当中获取到对应的资讯中的实体概念，从事件图谱当中获取与资讯对应的的热门事件；接着再对这些概念和资讯进行进一步的分析和理解...数据到文本生成，主要用在计算数值类的快讯文章，核心问题是如何去构建文章的模板。...下面具体看一下主题图谱具体是如何构建的： 主题分为实体主题和事件主题，他们的挖掘方式各有不同。...实体主题：我们以百度的核心集为基础，通过实体概念标注，从各种资讯中挖掘出实体概念主题，并抽取和计算每个主题的属性。...针对媒资智能管理应用场景，我们构建了多模素材理解技术。通过获取视频中的感知数据信息，然后对关键信息进行整合输出。
我们具体选取 Nebula Graph 来存储图数据。中间层包含数据获取、图谱构建和图谱管理模块。最顶层涵盖了 OPPO 图谱各种应用场景，包括智能问答、搜索推荐、内容理解、安全风控、智慧健康等。...下面介绍应用知识图谱的三个核心算法：实体分类、实体对齐和信息抽取。 知识图谱算法——实体分类 图片 实体分类根据图谱预定义的 schema 对实体进行归类，进而可以使我们对实体进行属性、关系的关联。...在第一阶段，我们利用如百科中对实体的描述，使用预定义的规则处理大量半监督的伪标签数据。随后，这些数据会交给标注同事进行校验，整理出有标签的训练集，结合预训练语言模型训练一个多标签的文本分类模型。...后续建设过程中，我们希望在现有的框架下将实体分类基于迁移学习扩展到商品分类、游戏分类等垂域场景。此外，目前的实体对齐任务还较为基础，我们希望在未来结合多模态、节点表示学习等多策略对齐方案。...首先，利用搜索 query 中包含的大量 URL 和点击日志，获取 query 对应的网页文本数据；随后，将 query 与网页文本数据输入 MRC 模型，得到 query 在文本中对应的答案；之后，答案会经过一个离线训练好的
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。...此外，如果将图片、视频中的实体采用类似于实体链接等技术与知识图谱中的实体进行链接，就可以充分利用知识图谱增强对多模态数据的分类、检索和识别等能力，后面会看到知识图谱被用来帮助解决图片的零样本分类问题。...在构建图像关系的过程中，MMKG从搜索引擎中获取了知识图谱中实体的相关图像，以生成对应的实体-图像关系。...例如，Out of the Box模型在视觉问答方面把视觉图像、问题文本语义、文本内的知识等多模态信息融合后，根据图片问题信息，从知识库中抽取一个相应的子图，通过融合外部知识库中获取的事实（Facts）...其中场景图中的每个实体或谓词实例都必须链接到其在常识中的对应实体或谓词类。同时，论文提出了一种异构图推理框架，该框架允许同时利用场景和知识图谱中的丰富结构和常识知识。
· 知识获取：知识获取主要是对知识图谱进行建模和构建，是知识图谱研究的另一个重要研究方向。...5.2 知识获取 知识获取是融合不同来源的数据并生成新的知识图谱的关键步骤。知识从结构化和非结构化数据中提取。知识获取的三种主要方法是关系抽取、实体抽取和属性抽取(Fu et al, 2019)。...因此，从原始数据中抽取实体和属性来生成特定领域的知识图谱是低效的。如何通过生成特定领域的知识图谱来高效地完成知识获取任务是一个至关重要的问题。 此外，现有的知识获取方法大多针对特定语言构建知识图谱。...多模态知识图谱构建被认为是知识获取的另一个具有挑战性的问题。现有的知识图谱多采用纯符号表示，导致机器理解现实世界的能力较差(Zhu et al, 2022b)。...因此，许多研究人员关注于包含文本、图像等多种实体的多模态知识图谱。多模态知识图谱的构建需要探索具有不同模态的实体，这也使得知识获取任务复杂且效率低下。
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