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。
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
图形子系统是渲染层中图形相关子系统的最高层. 它基本上是Mangalore图形子系统的下一个版本, 但是现在整合进了Nebula, 并且与低层的渲染代码结合得更加紧密. 最基本的思想是实现一个完全自治的图形”世界”, 它包含模型, 灯光, 还有摄像机实体, 而且只需要与外部世界进行最少的通信. 图形世界的最主要操作是加入和删除实体, 还有更新它们的位置. 因为Mangalore的图形子系统跟Nebula2的完全分界线从Nebula3中移除了, 很多设想都可以用更少的代码和交互来实现. 图形子系统也会为了异步渲染而多线程化, 它和所有的底层渲染子系统都会生存在它们自己的fat-thread中. 这本应是Nebula3层次结构中更高级的东西, 但是我选择了这个位置, 因为这是游戏跟渲染相关通信最少的一部分代码. 正是因为图形代码有了更多的”自治权”, 游戏相关的代码可以跟图形以完全不同的帧率来运行, 不过这需要实践来证明一下. 但是我一定会尝试, 因为完全没有必要让游戏逻辑代码运行在10帧以上(格斗游戏迷们可能会反对吧). 图形子系统中最重要的公有类有:
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。 KB-QA的大多数方法基于语义解析，其中问题被映射到其形式表示（例如，逻辑形式），然后被翻译成KB查询。 问题的答案可以很容易地通过查询语句得到。语义解析还提供了对问题的更深入的理解，不仅可以得到答案，而且可以为开发人员提供易于解释的信息以进行错误分析。本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上
N3的场景管理最为核心的一个类是GrphicsServer, 它包含一些"stage"和"View". Stage把图形实体(模型, 摄像机, 灯光)进行分类渲染. 它的主要工作是在连接的图形实体间加速可见性查询. 不同的可见性查询由不同的Stage子类来实现. N3会提供了一些不同用途的Stage子类, 但你也可以根据程序需要自己来实现可见性查询机制. 可见性查询适用于这些实体: Camera->Light: 查找对于指定摄像机可见的所有灯光 Camera->Model: 查找对于指定摄像机可见的所有模
（以上部分除了neo4j在官网下，wiki.zh.bin在亚马逊s3下载，其它均可直接用pip3 install 安装）
作者：郑孙聪，腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。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
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是知识图谱的一篇综述类文章，带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革，Web技术作为互联网时的标志性技术，正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接，Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络，语义网络技术向用户提供的是一个查询环境，
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
论文解读：Modeling Transitions of Focal Entities for Conversational Knowledge Base Question Answering
hibernate查询方式之：HQL查询方式： HQL语句正对的是实体类的名称和实体类的属性进行操作 1.查询所有 格式：from 实体类名称 Query query = session.createQuery(“from User”); List<User> list = query.list(); for(User u :list){ System.out.println(u); } 2.条件查询 (1)from 实体类名称 where 实体类的属性名称=
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
查询有能够对应班级的学生以及班级信息，按照班级进行排序，若为同班级按照id进行排序。
1.Leveraging Contextual Information for Effective Entity Salience Detection
作者简介 携程旅游AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中知识图谱组专注旅游领域知识图谱的构建及应用落地。 一、背景介绍 随着网络应用技术的飞速发展，多元化、低密度数据的急剧膨胀对人们获取正确信息带来巨大挑战，大量冗余信息出现的根源在于自然语言表达的多样性，即一词多义和多词同义。例如，“苹果”在不同语境下既可以表示蔷薇科苹果属植物又可以表示苹果产品公司，“申城”和“魔都”尽管字面完全不同，却都是上海市的别称。实现对海量Web数据的高效处理，理解用户意图，降低信息过载，是实体链接的目
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
搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势，在今年的ICLR2020上，就涌现出了大量相关研究，其中，来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库（Virtual Knowledge Base，KB）来回答复杂多跳问题的方法，其可以遍历文本数据，并遵循语料库中各个实体的关系路径，并基于评分的方法，实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
导读：目前为止 IT 产业经历了六次浪潮，分别为：大型机时代，小型机时代，个人电脑时代，桌面互联网时代，移动互联网时代和 AIOT 时代。在这些时代背后可以发现是人机交互方式的变化：从鼠键交互，到触控交互，再到语音智能交互，可以看到人机交互的方式在向更自然更直接化的方式演进。今天会和大家分享基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进。
使用SAP HANA XS数据服务（XSDS）库来查询CDS实体，类似于JavaScript对象一样。
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
本文的动机是大型语言模型在各种任务中取得了较大的进步，但它们往往难以完成复杂的推理，并且在知识可追溯性、及时性和准确性等至关重要的情况下表现出较差的性能。
本文讲述了关于微软在线调查创建应用Microsoft forms的一个漏洞，通过其中的数据分享机制，作者可以藉机获取到参与调查用户的邮箱信息，漏洞最终收获了$2k的奖励。微软的Office365有很多服务，其中的Microsoft Forms以OData数据协议方式实现在线的调查测验创建，并能把相关调查结果数据分享给其他用户。
近两年来，随着Linking Open Data等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
在实际开发中会遇到这种情况，就是一条数据需要判断是新增还是更新，正常的开发思路是先去查询这条数据的Id是否已经存在于数据库，存在就是update，否则为insert，mybatis也是基于这样的思想实现的，下面就举个例子看一下。
Process builder 是 Delmia Apriso 中主要的业务流程管理工具，也是DELMIA 更广泛的 Apriso 制造运营管理解决方案的核心应用程序， Process Builder 允许使用屏幕流管理设计方法和实体（如项目、屏幕、布局、视图和操作（函数））创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计，使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持，以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
乐观处理：系统认为数据的更新在大多数情况下是不会产生冲突的，只在数据库更新操作提交的时候才对数据作冲突检测（推荐）
原文网址：http://www.cnblogs.com/wanghzh/p/5824181.html
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络，有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因，它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法，以可视化形式描述其资源与载体，应用于问答、推荐等领域，其概念演化如图1所示。
这样database first的实现已经基本上完成了，如果想要用ModelFirst的方式，在第3步选择”空EF设计器模型“，在edmx文件中自己添加数据表即可。接下来通过代码来实现对数据库的操作。不管是DBFirst，ModelFirst还是CodeFirst，代码都是通用的。
达观数据与同济大学联合共建的“知识图谱与语义计算联合实验室”，近期发布了围绕新冠肺炎的多跳问答数据集和智能问答系统，该数据集基于COVID-19的七个方面（即百科、防控、物资、诊疗、健康、流行病、英雄）进行数据集梳理并进一步生成1跳（1-hop）、2跳（2-hop）、3跳（3-hop）的问答数据集，智能问答的主题涉及病理、症状、药物等相关的问题。其中论文成果《COKG-QA: Multi-hop Question Answering over COVID-19 Knowledge Graphs》发表于期刊《Data Intelligence》。
LINQ代表语言集成查询，它是3.5版以来的.NET Framework的一部分。它实现延迟执行，这意味着您可以链接查询语句，并且在您实际迭代结果之前它将不执行任何操作。您可以使用LINQ作为一个特定的语言，也可以使用扩展方法，从 System.Linq 延伸 IEnumerable<T> 的接口，并能得到参数作为lambda表达式。我们更喜欢后一种方法，但它是等效的。以下示例显示了两种变体都做同样的事情。两个查询的结果都是枚举具有任何开口的墙的全局唯一ID。
JpaRepository是SpringBoot Data JPA提供的非常强大的基础接口。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和 自动化测试 。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。 Scrapy 使用了
实体继承是基于OO和关系型数据库软件系统设计中的一个重要主题。本文通过基于NBear的实例解析ORM中的实体继承体系映射的方方面面。 本文涉及的内容包括： 1. 单表继承体系 2. 一实体一具体表 3. 一实体一扩展表 4. 接口实现映射vs基类继承映射 1. 单表继承体系 所谓单表继承体系就是用一张数据库表存储整个继承体系中的所有实体的数据。单表继承体系适合那种继承体系中实体数目相对较少，总记录数相对较少，子类对父类的属性扩展也相对较少的情形。 单表继承体系优点是读/写继承体系中的每个实体的数据，都只需
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data REST框架教程二（Spring中国教育管理中心）
EntityFramework数据持久化复习资料3、EntityFramework引入
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
检索增强生成（RAG）应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中，擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库，该数据库旨在存储数据，以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
本文链接：https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/98897100
数据库课程设计的题目，设计了一个火车票售票系统，实现了列车信息查询，车票查询及购买，订单查询，个人信息管理等功能，数据是从12306爬取的真实数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
