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的构建-python-neo4j

环境依赖 jdk、neo4j数据库 neo4j具体的安装过程可以参考这里:https://cloud.tencent.com/developer/article/1387732 json数据 { self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return '''创建中心疾病的节点 self.g.create(node) count += 1 print(count) return '''创建实体节点类型 medicalGraph.create_graphnodes() medicalGraph.create_graphrels() medicalGraph.export_data() 无非就是连接数据库

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在贝壳找房的实践

他们把用户的搜索意分成了三种类型,好像有点道理,不过想想,对于而言好像都是一样的,例如“砌体结构墙是什么”,把“砌体结构墙”作为一个实体,把定义作为它的一个属性,不就一样了? 02 事理 其实没太看到文章提到的事理和实体有什么区别,幼儿园的属性,入学条件,优缺点等这些不都是可以作为节点的属性存在吗?那样不是就可以直接查到了? 这种的结构,应该说本身就具有推理的潜力。 如: (来自:https://cloud.tencent.com/developer/news/820068) 只可惜这个看得不是很清晰。 之后,选择了NebulaGraph,可能这个选择是更加正确的选择) 他们使用生成了房产经纪的话术套路 04 附录 ---- 网上找到的一些数据库的性能对比数据。

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    Raft

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    Python

    本文选自《全栈数据之门》一书。 ? ? 武侠,是成人的童话。江湖,是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号, 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派,Python 便在其中独领风骚。 而功能又是那么强大,远远超过以往大家对脚本语言的认。 之所以可理解成是一门自然语言,是因为一旦掌握,终生有用。 下面是(点击片查看更加清晰) ?

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    python

    python学习 http://lib.csdn.net/base/python/structure

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    系列】动态时序EvolveGCN

    背景 在上一篇CompGCN中讲解了异质在处理复杂实体间多关系类型的方案。 本篇分享落地时另一重要场景:动态时序,下面先给出动态时序的基本概念,方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。 简单来说,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络,比如社交网络。 由于这种关系网络会随着时间推移,实体以及实体间的关系会不断变化,为了全面获取,搭建动态,在数据中加入时间维度,利用时序分析技术和相似性技术,分析结构随时间的变化和趋势,从而掌握到关键信息 比如金融动态,学习到间的时序信息便显得十分重要,本篇便介绍AAAI 2020的一篇解决动态的模型EvolveGCN,EvolveGCN思路较为创新但不是目前SOTA的方案,之后会陆续分享

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    安全视角下的威胁评估

    本文为安全技术白皮书《践行安全,携手迈进认智能》精华解读系列第三篇——利用助力攻击画像与威胁评估。主要利用表示学习技术,对攻击源或攻击行为进行威胁评估。 一. 表示学习 在安全的应用中,表示学习具有关键作用。表示学习通过让机器尽可能全面地学习,从而表现出类似于人类的行为,同时采用表示方法来表示。 安全借鉴通用的高效表示方法,充分利用安全中的,提升安全获取、融合和推理的性能。 近年来,基于表示学习方法主要分为两种:基于结构的表示学习方法和基于语义的表示学习方法。 随着表示学习技术的不断发展,如何有效地获取全面的特征,更好地融合空间时间维度的表示,同时避免的表示学习导致语义缺失的问题,成为此类研究的关键。 三.

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    表示:如何表示结构化的

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是的内容。 那么,在中以什么样的形式对现实世界中的进行表示与存储呢?本编介绍中的表示,以回答上面的问题。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是表示 表示是中非常重要的概念,表示之于的重要性,就好比内功心法之于绝世武功的重要性。 可见,一种合适的表示方法对的构建至关重要。 所以,我们在学习这个绝世武功之时,也需要熟悉它的内功心法,表示。 那么,什么是表示呢? 现在流行的采用的是哪一套表示的方法呢?下面来进行介绍。 2 表示的方法 ,或者说系统的研究其实由来已久。 总结 是人工智能技术最重要的基础设施,是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。在中,如何有效表示现实世界中的,就是表示的内容。

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    推理,里最“人工智能”的一段

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是的内容。 的难点在于的搭建,如何高效、高质量、快速的搭建工程的核心。 搭建了一份之后,如何更好的利用和优化它呢?今天我们介绍中的推理来回答这个问题。 具体到中,所谓的推理,就是利用中现有的(三元组),得到一些新的实体间的关系或者实体的属性(三元组)。 如下所示:假如原来的中有这样两个三元组,<周杰伦,老婆,昆凌>和<周杰伦,妈妈,叶惠美>,通过推理,可以得到<昆凌,婆婆,叶惠美>。 ? 推理是中另一个难点,目前的研究热点在于基于数值计算的推理,过程应用比较多的还是基于确定逻辑的推理构建的推理系统。

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    扫盲

    的规模 据不完全统计,Google到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值,和实体-关系-实体)。其是面向全球的,因此包含了实体和相关事实的多语言描述。 属性和传统的RDF格式都可以作为的表示和存储方式。 3. 的存储 是基于的数据结构,它的存储方式主要有两种形式:RDF存储格式和数据库(Graph Database)。 的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求包含大量高质量的常,还要能及时发现并添加新的上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的。为了进一步增加覆盖率,需要进一步在上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于的挖掘技术。 既然可以看做是一个 (Graph),的异常分析也大都是基于的结构。由于里的实体类型、关系类型不同,异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

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    构建

    www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习,语义容易漂移,操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多,属于半监督关系抽取,抽取非结构化文本构建通用 protage集成;RAFox推理机;jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的例子 基于的电影自动问答系统 https:// blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article /details/79747460 公开数据 中文 1复旦工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia yago wolframalpha 启示 界定好范围,明确好场景和问题的定义 的定义比较关键,根据场景进行相关领域定义,定义出领域概念层次结构,以及概念之间的关系类型定义 数据是基础,利用好已有数据(百科,以及通用

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    初探

    为何需要符号化表示的表示其实一直以来都有两种基本的方式:符号化表示与数值型表示。 分布式表示是将符号集成到深度学习框架中的一种基本方式。 领域系统的生命周期包含四个重要环节:表示、获取、管理与应用。 表示只提供机器认的基本骨架,还要通过获取环节来充实大量实例。 常用三元组表示领域只能表达一些简单的关联事实,但很多领域应用的需求已经远远超出了三元组所能表达的简单关联事实,实际应用日益对于利用更加多元的表示丰富和增强的语义表达能力提出了需求。 的一个常用场景是问答系统。

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    Datawhale 组队学习 Task 1 介绍

    的研究背景 定义 是结构化的语义库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。 从领域上来说,通常分为通用(领域无关)和特定领域: 通用:通用可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科库”,其中包含了大量的现实世界中的常,覆盖面极广 特定领域:领域又叫行业或垂直,通常面向某一特定领域,可看成是一个“基于语义技术的行业库”。 技术架构 下给出了技术的整体架构,其中虚线框内的部分为的构建过程,同时也是更新的过程。 这是一个迭代更新的过程,根据获取的逻辑,每一轮迭代包含3个阶段:信息抽取、融合以及加工。 ? 技术架构 怎么构建 数据来源 业务本身的数据。

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    基础

    三元组 与 语义网 与 模型 面向对象 的组成对应关系 “资源描述框架”的“数据模型”(外语:RDF Data Model)提供了一个简单但功能强大的模型,通过资源、属性及其相应值来描述特定资源。 它包含一系列的节点 N; 它包含一系列属性类 P; 每一属性都有一定的取值V; 模型是一个三元组:{节点,属性类,节点或原始值V}; 每一个“数据模型”(外语:Data Model) 可以看成是由节点和弧构成的有向 语义网络,语义网,链接数据和 (二)--基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/80310995

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    的应用

    导读 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。 那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融, 可以有哪方面的应用呢? 目录 1. 什么是? 2. 的表示 3. 的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1什么是本质上是语义网络,是一种基于的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。 在里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。是关系的最有效的表示方式。 既然可以看做是一个 (Graph),的异常分析也大都是基于的结构。由于里的实体类型、关系类型不同,异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

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    api调用

    Wiki和google连不上网,这里中重点试了试CN-Dbpedia,比如,我想找一下苹果公司这个实体的三元组信息;

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    入门(二)

    从现在开始,我们用「数据」(data graphs)指代通过节点和边表示的数据集合,具体形式为上一节提到的任意一种模型;用「」(knowledge graphs)指代一个通过模式、身份、上下文 本节我们将主要通过两种方式避免歧义:首先是使用「全局唯一」的标符,避免在用外部数据扩展时的命名冲突;然后是通过添加「外部标链接」来基于外部源为节点消歧。 3.2.1 持续标符 假定我们希望比较智利和古巴的旅游景点,并且已经分别创建了两个地区的。那么在合并过程中,可能会产生如下所示的命名冲突问题(naming clash)。 包含人类可理解的标签、别名与评论等的有时也被称为「词汇化」(lexicalised knowledge graphs)。 这种方法可以帮助选择与组合不同粒度级别上下文中的有效子。另一个例子是「上下文 OLAP」(在线分析处理)框架,其由一个多维数据立方构成,其中的单个细胞包含

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    入门(一)

    发展的核心思想是使用来表示数据,并通过某种方式显示地表示来增强这种思想。最常见的应用场景是面向大规模不同数据源的集成、管理和值抽取。 本文旨在对进行这样全面的总结,具体的内容这里不做赘述,请参考下面的章节名称。本文的目标受众包括刚刚入门的新手,并不假设读者拥有的相关背景,可以放心阅读。 关于的定义,存在着很多争论,这里作者给出了一个比较普适的定义: 是一种用于收集和表达真实世界的数据的节点表示相关实体,的边表示实体之间的关系。 在实践中,的目标是作为组织或社区内不断发展的共享基础。这里将实际的分为两类:开放和企业。开放是在网上公布的,可以直接获取其内容。 第六节描述了基于外部来源的的创建和丰富 第七节描述了的质量评价方法 第八节描述了各种精炼的方法 第九节描述了公开的原则和协议 第十节描述了一些著名的及其应用 第十一节进行了总结并给出了未来的研究方向

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    入门(三)

    这些前提和先验一般被多人共享,构成了所谓的「常」(commonsense knowledge);与之相反,某些信息只在一定范围内被一些专家共享,构成了所谓的「领域」(domain knowledge ),也可以理解为只有部分人掌握的专业性。 在一个中使用本体可以保证该中术语使用和建模的一致性,而在多个达成一致(使用本体)则可以增强这些的互操作性。 4.3.2 描述逻辑 「描述逻辑」(DL)最初是作为形式化「框架」(frames)与「语义网络」(semantic networks)的方式而引入的,由于语义网络可以看做是的早期版本,且 DL 很大程度上影响了 OWL 的形成,因此 DL 在的逻辑形式化中占有重要地位。

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    与机器学习|KG入门 -- Part2 建立

    目标 建立了理论的基础和讲解如何构建一个 细节 解释与企业相关的的概念 给出构建成功的企业一些建议 展示的例子 主要理论 Data Fabric中的fabric是由一个构建的 是由构成的对象。就像在爱因斯坦的相对论中,时空的连续体(或离散体?)构成了fabric,而在这里,当你创建一个时,fabric就形成了。 为了构建,你需要链接数据。 第二节 创建一个成功的企业 ? 不久前Sebastien Dery写了一篇关于挑战的有趣文章。 这是形成的方式,也是我们使用本体和语义链接数据的方式。 那么,我们需要什么来创建一个成功的呢? 当我们构建一个时,我们需要使用本体和语义形成三元组来链接数据。此外,的构建基本上取决于三件事:构想它的人、数据多样性和构建它的好产品。 在我们周围有很多我们甚至不道的的例子。

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