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关键词

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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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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    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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    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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    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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    扫盲

    的表示和本质 正如Google的辛博士在介绍时提到的:“The world is not made of strings , but is made of things.” 属性和传统的RDF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存储式和数据库(Graph Database)。 当然,如果需要设计的非常简单,而且查询也不会涉及到1度以上的关联查询,我们也可以选择用关系型数据存储式来保存。 而另一方面,通过从各种半结构化数据(形如HTML表)抽取相关实体的属性-值对来丰富实体的描述。此外,通过搜索日志(query log)发现新的实体或新的实体属性从而不断扩展的覆盖率。 它们通过动态网页技术将保存在数据库中的各种领域相关的结构化数据以HTML表的形式展现给用户。各大搜索引擎公司通过收购这些站点或购买其数据来进一步扩充其在特定领域的

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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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    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>。 ? 基于概率模型的推理并不是严的按照规则进行推理,而是根据以往的经验和分析,结合专家先验构建概率模型,并利用统计计数、最大化后验概率等统计学的手段对推理假设进行验证或者推测。

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    Datawhale 组队学习 Task 1 介绍

    由此,是对物理世界的一种符号表达。 的研究值在于,它是构建在当前Web基础之上的一层覆盖网络(overlay network)。 借助,能够在 Web 网页之上建立概念间的链接关系,从而以最小的代将互联网中积累的信息组织起来,成为可以被利用的的应用值在于,它能够改变现有的信息检索方式。 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”。 本体是树状结构,相邻层次的节点(概念)之间具有严的“IsA”关系,这种单纯的关系有助于推理,但却不利于表达概念的多样性。

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    入门 , 问答

    问答简介 问答系统的历史如下所示: ? 可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 上问答的简单流程,首先将用户输入的问句经过语义匹配等转换为查询语言进行查询和推理,而后得到答案再进行组合以形成人类可阅读的文本。 答案式:是司法文书还是定义式的短答案等。 …… 问答质量如何评估呢?一般有6个原则,包含相关度、正确度、精炼度、完备度、简单度、合理度。 问答系统的基本组件 如下所示: ? 怎样处理大规模的 怎样处理分布式数据集上的QA 怎样融合结构化和非结构化的数据 怎样降低维护成本 怎样能快速的复制到不同的领域 问答主流方法介绍 KBQA常用的主流方法有 基于模板的方法、基于语义解析的方法 TBSL的主要缺点 创建的模板未必和中的数据建模相契合 考虑到数据建模的各种可能性,对应到一个问题的潜在模板数量会非常多,同时手工准备海量模板的代也非常大。 那模板能否自动生成呢?

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    入门 , 抽取

    抽取的概念 抽取,即从不同来源、不同结构的数据中进行提取,形成(结构化数据)存入到。大体的任务分类与对应技术如下所示: ? 实体链接的流程如下所示: ? 文字表述为,首先输入的是非结构化的文本数据,经由命名实体别或词典匹配技术进行实体的指称别。 下给出一个典型的基于动态多池化卷积神经网络的事件抽取方法: ? 面向结构化数据的抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表那种形式的数据,他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。 因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的库内容。一种常用的W3C推荐的映射语言是R2RML(RDB2RDF)。一种映射结果如下所示: ? 百科类抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉,下面着重介绍怎么从百科里抽取: ? 上给出从百科里抽取的流程介绍。

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    | Neo4j初相

    初衷 为什么要了解、neo4j呢? 前几天在会议上,领导说接下来我们部分将重点发力的工作,解决业务域的问题,让每位同事都去了解下,等过段时间要做汇报工作,每位讲讲自己的学习心得,算是输出。 /bin/neo4j console 若是出现这张,表明neo4j环境配置正常 必要的配置 在使用中容易报错Please see the attached cause exception 案例 这里以股票数据为例,具体例子说明请见网上,已经有很多人做分享。这里仅仅展示如何运行和使用。 relationships=data/import/stock_concept.csv 打开web页面http://localhost:7474/,登陆账号为neo4j,密码为neo4j 效果

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    思维导

    前一段时间研究了下,根据一些博客和技术分享,整理出思维导,以供有需求时回顾。 主要分为三大模块:命名实体别、实体关系预测以及Neo4J数据库。 其中,命名实体别主要包括实体库的构造和新实体的更新;实体关系预测是算法工程师的重点工作内容,包括实体关系获取(训练数据)和实体关系预测(分类等);Neo4J则需要掌握增删改查操作等。 具体见下所示(转载请注明出处和作者,感谢!): ?

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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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    里的表示:RDF

    大部分使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到库中。 EXIF_information 90年代有个叫Guha的人,在苹果公司研究各种各样的元数据式来管理片音频等数据,RSS就是他在那个时候发明的,随后在1997年他又发明了RDF。 接着人们发现RDF这种形式非常适合用于在万维网上对的结构化表示,于是在1999年,RDF被W3C推为行业推荐标准。 2. 三元组是表示的基本单位,简称SPO,三元组被用来表示实体与实体之间的关系,或者实体的某个属性的属性值是什么。 关于RDF的介绍就先说到这里,后续会给大家在说一说一些关于RDFs和OWL的基本

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