例如期刊或会议可能会使用全名或缩写。而在 2.0 版本中，除了要面临数据异构的挑战，OAG 还迎来了实体异构的挑战：OAG 2.0 中不同类型的实体具有异构性，它们都有各自不同的特征。...例如论文作者可能存在不同的格式，如 Quoc Le 和 Le, Quoc；出版地点有全称或缩写等多种形式。 实体歧义：同一名称可以表示多个实体，这也给图谱连接带来了很大困难。...以已经公布的论文数据为例，AMiner 和 MAG 各自有约 1.7 亿和 2 亿篇论文，因此需要设计一个高效的匹配框架。...该算法将算法复杂度降低到 O(nlogn) 到 O(n2) 之间，目前每天能够完成约 2 千万篇论文的匹配，基本完成了合计 3 亿篇论文的自动匹配，并保证了高匹配精度： 具体来说，我们设计了一个针对大规模论文匹配的异步搜索框架...MCNN是基于卷积神经网络的深度学习方法，MCNN 基于单词之间的相似度构造两篇论文的相似矩阵，然后利用卷积神经网络来捕捉文本之间的相似模式。
最后，某些将查询中的实体与知识图谱进行匹配或预测知识图谱上的关系的模块通常不能推广到新兴实体和关系，并且不能应用于不同的知识图谱。我们希望最好有一种不需要特定的KG训练和推理方法。...DiFaR方法 针对以上问题，本文提出通过计算共享表示空间上的相似性来直接检索与自然语言查询相关的三元组，如下图所示： 本文直接检索框架的设计主要受文档开放问答的启发，在此场景下，其主要原理是通过问题和文档嵌入之间的简单向量相似性进行密集检索...为了实现本文事实检索器，本文将该框架称为**直接事实检索(DiFaR)**，具体地： 1.通过最大化相关输入文本对和三元组的表示之间的相似性来训练它，同时最小化不相关的对，其中使用LM对其进行编码。...4.为了进一步有效地搜索相关三元组，使用矢量量化和基于聚类的分层搜索来近似相似度计算。 5.由于使用LM嵌入三元组，本文检索器可以在不进行任何修改的情况下泛化到不同的KG。...实验证明对KG的直接检索效果很好，然而，以三元组形式表示的事实仅由两个实体和一个关系组成，包含的上下文信息有限。此外，虽然使用独立表示的输入文本和三元组进行相似度计算比较简单，但实际效果的有效并不好。
项目配置 系统需要安装： scrapy ---爬虫框架 django ---web框架 neo4j ---图数据库 thulac ---分词、词性标注 py2neo...点击实体的超链接，可以跳转到词条页面（词云采用了词向量技术）： ? 实体查询 实体查询部分，我们能够搜索出与某一实体相关的实体，以及它们之间的关系： ? ?...页面分类 分类器：KNN算法 无需表示成向量，比较相似度即可 K值通过网格搜索得到 定义两个页面的相似度sim(p1,p2)： title之间的词向量的余弦相似度(利用fasttext计算的词向量能够避免...在这个过程中，我们可以统计各个分相似度的IDF值，均值，方差，标准差，然后对4个相似度进行标准化:(x-均值)/方差 上面四个部分的相似度的加权和为最终的两个页面的相似度，权值由向量weight控制，通过...10折叠交叉验证+网格搜索得到 Labels：（命名实体的分类） ?
simhash基于局部敏感哈希框架，即如果两个文档内容越相似，则其对应的两个哈希值也越接近，所以就可以将文本内容相似性问题转换为哈希值的相近性问题。...产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。...方法之一可以参考 使用向量空间模型（df-idf）计算搜索文档与查询词的相关性中的（6）使用TF*IDF框架提取文档和用户查询的特征词及其权重。...但每个key对应的simhash平均数量为simhash数量总和的 1226 \frac{1}{2^{26}}或 1225 \frac{1}{2^{25}}，所以搜索时间是一一搜索的 10226 \frac...参考： 1）《这就是搜索引擎–核心技术详解10.4》 2）《simhash算法原理及实现》 3）《海量数据相似度计算之simhash短文本查找》 4）《我的数学之美系列二 —— simhash
0.知识图谱 KG框架图 知识服务框架图 1.知识表示 逻辑符号 语义网络（三元组） 词向量（word embedding） 1.1 面向互联网的知识表示方法 1.RDF(资源描述框架) 2....基于表示学习的实体对齐 实体对齐可以看做二分类问题或者聚类问题 基于实体属性信息对齐 假设：两个实体属性越相似，实体越相似 第一方法先计算两个实体相似度、再聚合成实体的相似度 第二种是先实体上各类属性对整个实体进行表示学习...KG-BERT：连接预测，三元组分类，关系分类多个任务； 具体来说将实体关系三元组当做文本句子；将知识图谱补全任务转化成序列分类任务，微调后的预训练模型预测三元组或某个关系概率。...5.知识图谱服务 KG在搜索、推荐、业务决策、问答系统。 搜索领域引用： 推荐领域 问答， 大规模预训练模型 BERT ERNIE 6.总结 目前自己对这块领域比较感兴趣。...在应用上知识推理已经在垂直搜索、智能问答、机器翻译、医疗、金融反欺诈和异常教等多个领域发挥了重要作用。 目前已在AIstudio公开了一些实体抽取、关系抽取、分类模型的方案，感兴趣同学可以fork。
虽然很直观，但这种比较无法明确评估搜索策略的有效性。因此，在本文中，研究者提出了一种涵盖搜索阶段的 NAS 评估框架。为此，他们对 NAS 搜索策略获得的解决方案效果与随机架构选择的效果进行了比较。...在 CoNLL 基准数据集上的大量实验结果表明，研究者提出的轻量级 NE 识别模型在不使用任何标注词典或语料库的情况下实现了出色的性能。 ? 无监督命名实体识别模型的基本架构。...左图的模型用于实体文本的检测，右图的模型则用于实体类型的预测。 ? 强化学习模型的框架图示。 推荐：万能的词嵌入又有新应用。...基于面部相似性度量和参数搜索范式，并通过解决大量具有物理意义的人脸参数的优化问题，研究者制定了上述「艺术创造」过程。 ? 方法概览。...该方法可基于输入人脸图像自动生成游戏角色，它基于人脸相似性度量和参数搜索机制（对大量具备物理意义的面部参数执行搜索）实现。之后用户可以根据需要自行微调生成游戏角色的面部参数。 ? 该方法的处理流程。
这个框架统一了生态学家对物种多样性、系统发育多样性和基于距离的功能多样性的衡量。它还提供了一个统一的方法分解这些多样性和构建标准化的分类、系统发育和功能的相似性和不像似性。 我觉得值得这个标题。...尽管广义熵及其特殊情况在许多学科中都是有用的，当q = 0时，即使当所有相对丰度都相等时，它们也不像物种丰富度那样以同样直观的线性方式表现。 另外，广义熵不能满足复制原理。...第五，在对多个群落的比较中，群落之间的Hill数与物种组成相似性(或分化)有直接联系。这种特性结合了多样性和相似性(或分化)。...第六，与本综述最相关的是，Hill数及其划分可以概括为分类学、系统发育和功能多样性，因此它们为衡量生物多样性提供了统一的框架。 属性多样性及广义Hill数—整合所有多样性的统一框架 1....在本文中，作者将三种类型的多样性集成到一个统一的框架中。设C表示物种原始集合(在物种多样性中)，系统发育树分枝段(系统发育多样性)或物种对(功能多样性)。
一个向量数据库是包含表示实体或概念（如单词、短语或文档）的高维向量的集合。基于它们的向量表示，向量数据库可以用来衡量不同实体或概念之间的相似性或相关性。...查询向量数据库通常涉及搜索相似向量或根据特定条件检索向量。...这可以通过提取相关特征或属性并将它们转换为向量格式来完成。 2. 执行相似性搜索： 使用适当的算法，如k最近邻算法（k-NN）或余弦相似度，对向量数据库进行相似性搜索。...2.向量化数据库方法使用数值向量来表示数据，主要用于相似性搜索。 •每个实体都表示为高维向量，并且实体之间的相似性是基于向量距离计算的。...•向量数据库非常适合相似度搜索和最佳匹配搜索。 如何选择？ 选择使用哪种方法的问题取决于几个重要因素，例如数据的性质及其关系、查询和分析的要求以及相似搜索或关系探索的效率。
相关测试结果： 工作原理 KG-RAG框架的工作原理包括以下步骤： 实体识别：从用户输入的query中识别出疾病实体，然后在SPOKE知识图谱中找到相应的节点。...文本生成：使用LLM（如Llama-2-13b、GPT-3.5-Turbo或GPT-4）生成有意义的生物医学文本。 实体识别 区别于用小模型去做NER，KG-RAG里使用LLM识别实体。 1....实体链接（Entity Matching to SPOKE） 疾病实体抽取出来后，下一步就是将这些实体与SPOKE知识图谱中的疾病实体进行匹配，也就是传统NLP任务中的实体链接，KG-RAG这个框架中采用的方法是...语义搜索匹配：将LLM提取的疾病实体与向量数据库中的疾病实体进行比较，选择最相似的 当然，如果零样本方法未能识别出疾病实体，采取的办法是直接拿原始query去匹配，取top 5。...另外，是先是被实体，然后去查询实体的关联子图，还是全图查询，通过实体来过滤，都是可以考虑的点。 总结 KG-RAG框架通过结合生物医学知识图谱和LLM，为生物医学领域的问题提供了通用的解决方案。
本文提出了一个语义分析框架，在形成输入问题的解析时，更加紧密地利用知识库。...• 变量：知识库中未指定是哪个的一个或一组实体，即问题最终的答案 • 聚合函数：对实体的一些属性进行数值运算，以达到筛选答案的作用。...核心推理链上除了根节点为实体外其他的都只能是变量。 一个或多个实体或者聚合节点通过谓词和核心推理链上的变量连接起来，包括答案节点。...特征选择 ---- 在训练的过程中特征的选择至关重要，在学习的过程中，我们选择以下与状态相关的数作为特征： 根实体 : 问题中的描述与根实体的相似度分数。...▌总结 ---- 在本文中提出了一个使用知识库来回答问题的语义分析框架。我们将查询图定义为可以直接映射到逻辑的表示。语义解析被简化为查询图生成，这是一个分阶段的搜索问题。
搜索不同类型的实体会返回完全不同的信息，例如，搜索“ Woodblock 餐厅”会得到菜单摘要、专业评论和用户评论，以及预订表格选项。 ?...这种广度要求框架具有客户自己构建和管理知识图所需的所有机制。框架中构建的一些关键技术包括文档转换、文档提取、通道存储和实体规范化。 ?...最简单形式的挑战是给一个话语或一个提及的实体指定一个唯一的标准化身份和类型。许多自动提取的实体具有非常相似的表面形式，比如具有相同或相似名称的人，或者具有相同或相似标题的电影、歌曲和书籍。...名称相似的两个产品可能指的是不同的列表。如果没有正确的链接和歧义消除，实体将与错误的事实相关联，并导致不正确的推理。...传统的有监督机器学习框架需要劳动密集型的人工注释来训练知识提取系统。采用完全无监督的方法(矢量表示的聚类)或半监督的方法(利用已有知识进行远程监督、多实例学习、主动学习等)可以减少或消除这种高成本。
Figure 1：Covid-19 文献智能分析平台的总体框架 3.1 文本挖掘与知识图谱 在文本挖掘方面，开发团队用生医领域金标准数据集和自研数据集对 BERT 进行了微调，然后以此为基础，结合星斗云医学特色实体数据库...其中，公共的实体标记训练集来自于近十几年来多个科学团队或比赛积累的多个语料集，可从以下网址统一参考或下载：https://github.com/BaderLab/Biomedical-Corpora 该数据库全部是由各领域专家手动标记...Figure 2：GN-BERT Plus 设计原理与支持数据 3.2 数据和搜索引擎框架 方法学介绍： 数据：文献数据分为两部分，一是 AIWIN 比赛共约 30 万篇新冠相关文献；二是来自 GeneNet...相似论文推荐：针对已选文献给出相似性高的研究论文推荐（Top10 正相关结果），该模块是通过对已选文献与全量文献的词嵌入向量进行遍历相关性分析计算得到，可以较好地满足用户对同一领域知识的快速获取。...Figure 3：搜索界面展示 点击进入某篇文献后，会有知识图谱显示，并且与文本标记可交互访问，同时还有词云显示、相似文章推荐等功能。
基于上述，知识库实体对齐的主要流程将包括[74]: 1) 将待对齐数据进行分区索引，以降低计算的复杂度; 2) 利用相似度函数或相似性算法查找匹配实例; 3) 使用实体对齐算法进行实例融合...2) 局部集体实体对齐方法 为实体本身的属性以及与它有关联的实体的属性分别设置不同的权重，并通过加权求和计算总体的相似度，还可使用向量空间模型以及余弦相似性来判别大规模知识库中的实体的相似程度[...3) 全局集体实体对齐方法 1 基于相似性传播的集体实体对齐方法 基于相似性传播的方法是一种典型的集体实体对齐方法，匹配的两个实体与它们产生直接关联的其他实体也会具有较高的相似性，而这种相似性又会影响关联的其他实体...逻辑中的个体对应知识库中的实体对象，具有客观独立性，可以是具体一个或泛指一类，例如奥巴马、选民等;谓词则描述了个体的性质或个体间的关系。...目前， 不少研究者正着力研究对齐算法的并行化或分布式版本，在兼顾算法准确率与召回率的同时，将进一步利用并行编程环境MPI，分布式计算框架Hadoop、Spark等平台，提升知识库对齐的整体效果。
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)来表示。...虽然实体对齐在数据库领域被广泛研究，但面对如此多异构数据源上的Web规模的实体对齐，这还是第一次尝试。各大搜索引擎公司普遍采用的方法是聚类。聚类的关键在于定义合适的相似度度量。...这些相似度度量遵循如下观察：具有相同描述的实体可能代表同一实体(字符相似);具有相同属性-值的实体可能代表相同对象(属性相似);具有相同邻居的实体可能指向同一个对象(结构相似)。...在此基础上，为了解决大规模实体对齐存在的效率问题，各种基于数据划分或分割的算法被提出将实体分成一个个子集，在这些子集上使用基于更复杂的相似度计算的聚类并行地发现潜在相同的对象。...其中每个主题包含1个或多个实体，这些在同一个主题中的实体互为相关实体。当用户输入查询时，搜索引擎分析查询的主题分布并选出最相关的主题。
2012年，谷歌为了优化其搜索引擎提出知识图谱的概念，知识图谱由一些相互连接的实体以及它们的属性构成[2]，其基础是语义网和本体论，其本质是表示实体联系的语义网络。...通俗而言，知识图谱是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成，这种图模型可用W3C提出的资源描述框架(resource description framework，RDF)[...这些基于知识图谱的问答系统，或利用当中的知识数据结合深度学习构建问答系统；或利用图谱的推理能力理解问题；或融合问题与三元组的信息编码至向量空间，在向量空间内完成问题相关的相似度计算任务，得出用户所需近似答案...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...为了得到更高的精度，Yu等人[53]在STAGG框架基础上，提出使用深度残差双向LSTM模型来编码问题和关系路径，并计算所有问题的相似性得分，使得实体链接和关系路径两个分量相互增强以提高精度。
搜索引擎广告是指广告主根据自己的产品或服务的内容、特点等，确定相关的关键词，撰写广告内容并自主定价在搜索引擎端投放的广告。...具体框架如下： ? 以下会阐述各个模块的一些细节： 2.1 产品信息供给模块 产品信息供给模块一方面负责存储可以在搜索引擎上投放的产品或者服务的相关数据。...具体搜索语句的解析方法有如下： （1）基于命名实体识别的解析方法 对搜索语句进行命名实体识别，从而得到搜索语句的解析结果。...这个场景可以视为一个用户意图识别的场景，即能对收集到的用户搜索语句的搜索意图进行识别并和广告主的供给产品或服务进行匹配，从而构建搜索广告关键词。...因此项目里对这样的旅游领域的搜索意图大致分为了如下四大类搜索意图以及12小类搜索意图： ? 以下阐述一下具体在酒店搜索方面，捞词智能化的实现框架： ?
2.1.元数据存储 元数据存储负责存储构成元数据图的实体和方面。这包括公开用于摄取元数据、通过主键获取元数据、搜索实体以及获取实体之间的关系的 API 。...它们是使用PDL定义的，PDL 是一种建模语言，其形式与 Protobuf 非常相似，但序列化为 JSON。实体代表特定类别的元数据资产，例如数据集、仪表板、数据管道等。...摄取框架的入门非常简单：只需定义一个 YAML 文件并执行datahub ingest命令即可。...然后，该元数据通过 Kafka 或 HTTP 推送到 DataHub 存储层。元数据摄取管道可以与 Airflow 集成，以设置计划摄取或捕获血缘。...该作业与实体无关，并将执行相应的图形和搜索索引构建器，当特定元数据方面发生更改时，作业将调用这些构建器。构建器应指示作业如何根据元数据更改更新图形和搜索索引。
同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。...相似性检索: 一个最近邻搜索在索引的段落中运行，根据距离指标(如余弦距离)找到与查询向量最接近的段落。 返回段落结果: 返回最相似的段落向量，提取原始文本为 LLM 提供上下文。...知识图谱提供了实体和关系的结构化表达。通过遍历功能来增强复杂推理能力，处理多级推理；嵌入是在向量空间中为基于相似性的操作编码信息，支持在一定尺度上进行有效的近似搜索，将潜在模式表面化。...4.3 用协同过滤改进搜索 协同过滤利用实体之间的联系来加强搜索，一般过程如下： 构造一个节点表示实体和以边表示关系的知识图谱。 为某些关键节点属性(如标题、描述等)生成一个嵌入向量。...向量索引ーー构建节点嵌入的向量相似度索引。 最近邻搜索ーー对于搜索查询，查找具有大多数相似嵌入的节点。 协作调整ーー基于节点的连接，使用 PageRank 等算法传播和调整相似性得分。
2）基于路径的方法该方法将问题中的主题实体沿着多个KG三元组搜索以找到答案实体或关系。...图13 基于疾病知识图谱的问答系统优化框架吉林大学的李贺等人提出了一种基于疾病知识图谱的自动问答系统优化策略，如图13所示，在疾病知识图谱构建的基础上，结合AC多模式匹配算法和语义相似度计算实现用户自然语言提问中实体识别...图15 中文领域KGQA框架该框架由问题分析、答案推理和答案生成三部分组成。首先，问题分析模块通过屏蔽无效字符获得问题实体和关系。...作为重要的先验知识的模式信息，有助于搜索指定类型的正确实体。...给定一组实体E和关系R，G是一组三元组K，使得K ⊆ E × R × E。KGQA的任务是对于一个自然语言方式提问的问题q，搜索KG中的答案实体，包括基于KG上的多跳关系进行搜索。
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