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知识图谱知识表示:知识图谱如何表示结构化的知识

如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。 那么,在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢?本编介绍知识图谱中的知识表示,以回答上面的问题。...2.如何对人类世界的经验进行表示? 也就是知识表示的具体手段和形式。具体的手段和形式,在后面介绍具体知识表示方法大家就会清楚,这里先介绍所有知识表示的方法所应该具有的特点。...知识表示通常由大量的本体论约定的概念和实体组成,通过某一种有效的方式组织起来,使得知识系统能够得以搭建并支持高效的知识推理,方便人们表达和分享对世界的认知。 那么,到底有哪些知识表示的方法呢?...那么,在语义网中,如何实现知识的表示的呢?目前,语义网中存在三种知识描述体系,包括XML,RDF和OWL,他们定义了互联网中知识表示的形式。...总结 知识图谱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。在知识图谱中,如何有效表示现实世界中的知识,就是知识表示的内容。

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项目实战:如何构建知识图谱

如果新知识是正确的,那么要进行相关实体和关系的更新。 5. 知识计算和应用 这一部分主要是基于知识图谱计算功能以及知识图谱的应用。...知识计算主要是根据图谱提供的信息得到更多隐含的知识,像是通过本体或者规则推理技术可以获取数据中存在的隐含知识;通过链接预测预测实体间隐含的关系;通过社区计算在知识网络上计算获取知识图谱上存在的社区,提供知识间关联的路径...……通过知识计算知识图谱可以产生大量的智能应用如专家系统、推荐系统、语义搜索、问答等。...知识图谱涉及到的技术非常多,每一项技术都需要专门去研究,而且已经有很多的研究成果。Anyway 这章不是来论述知识图谱的具体技术,而是讲怎么做一个 hello world 式的行业知识图谱。...这里讲两个小 demo,一个是爬虫+mysql+d3 的小型知识图谱,另一个是基于 CN-DBpedia+爬虫+PostgreSQL+d3 的”增量型”知识图谱,要实现的是某行业上市公司与其高管之间的关系图谱

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知识图谱如何改进生成式AI

所有这些问题可以通过利用知识图谱来支持新的内部语料库LLM而得到缓解。 知识图谱的力量 知识图谱是一种信息丰富的结构,它描绘实体及其相互关系。例如,Rishi Sunak担任英国首相一职。...您甚至可以从图谱(包括其数据和结构)生成嵌入,在机器学习流水线中使用,或作为与LLM集成的连接点。 知识图谱与大语言模型的结合 但是,知识图谱只能发挥一半作用。...LLM是另一半,我们需要了解如何使它们协同工作。目前出现了四种模式: 使用LLM创建知识图谱。 使用知识图谱训练LLM。 在LLM交互路径中使用知识图谱丰富查询和响应。 使用知识图谱创建更好的模型。...然后,我们要求不透明的LLM生成透明的知识图谱知识图谱可以检查、质量保证并仔细挑选。重要的是,对于制药等受监管行业,知识图谱明确并确定其答案,而LLM做不到这一点。...正如我前面描述的,Basecamp正在知识图谱周围集成越来越多的LLM。它正在升级BaseGraph,使其成为一个完全基于LLM增强的知识图谱

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知识图谱知识推理

文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 (1)描述逻辑系统 (2)描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 (1)可满足性(satisfiability) (2)分类(classification...1、OWL本体语言 OWL的特性: OWL本体语言是知识图谱中最规范(W3C制定)、最严谨(采用描述逻辑)、表达能力最强(是一阶谓词逻辑的子集)的语言; 它基于RDF语法,使表示出来的文档具有语义理解的结构基础...定义:描述概念和关系的知识,被称之为公理(Axiom)。...M a l e \exists \mathrm{has\_child.Male} ∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理:通过各种方法获取新的知识或者结论...,这些知识和结论满足语义。

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知识图谱系列】动态时序知识图谱EvolveGCN

背景知识 在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。...本篇分享知识图谱落地时另一重要场景:动态时序知识图谱,下面先给出动态时序知识图谱的基本概念,方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。...简单来说,知识图谱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,为了全面获取知识搭建动态知识图谱,在知识图谱数据中加入时间维度,利用时序分析技术和图相似性技术,分析图谱结构随时间的变化和趋势,从而掌握到关键信息...比如金融动态知识图谱,学习到图谱间的时序信息便显得十分重要,本篇便介绍AAAI 2020的一篇解决动态图谱的模型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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知识就是力量,图谱路在何方 | ChatGPT冲击下,招商银行如何“抢救”知识图谱

知识就是力量”我们耳熟能详,但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说,知识图谱就是其如何知识进行运用的技能体现。...在金融领域,如何运用这一技能更好地理解客户需求,提高业务效率和客户满意度,同时进行风险管理?招商银行给出了他们的答案。...招商银行知识图谱的三种内涵 我们通过搭建领域内知识图谱(见图1),将行内业务场景通过语义表示形式,形成新的知识赋能于各个场景。...并结合理财场景特点搭建了大量基金、理财、保险、黄金等产品知识图谱搭建了实体识别、实体消气歧、语义分类等能力。...而在目前如ChatGPT等生成式大语言模型的加持下,如何与传统知识图谱结合,以更好地服务客户,不断提高自身竞争力,也值得持续探索关注。

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知识图谱入门 , 知识抽取

知识抽取的概念 知识抽取,即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示: ?...远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。如在某知识库中存在“创始人(乔布斯,苹果公司)”。...同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对,因此很难发现新的关系。  ...面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据,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或其他形式的知识库内容。...百科类知识抽取 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知识: ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。

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知识图谱构建

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知识图谱...protage集成;RAFox推理机;jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子 基于知识图谱的电影自动问答系统 https://...blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article.../details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 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 知识的定义比较关键,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,以及通用知识图谱

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如何在推荐系统中玩转知识图谱

知识图谱如何应用到推荐系统中呢?今天就给大家带来4篇顶会中典型的知识图谱应用到推荐系统的工作。...在得到实体和关系的embedding后,下一步是Information Propogation,即如何将图中的信息进行传播,以此获得更好的item或user embedding。...of User Preferences(WWW 2019) 下载地址:https://arxiv.org/pdf/1902.06236.pdf 本文主要针对的是当知识图谱不完整时,如何将其应用到推荐系统...现实中的知识图谱一般都是不完整的,这会影响知识图谱在推荐系统中使用的效果。比如有个电影和导员的关系在知识图谱中没有,就会导致即使一个用户点击了很多这个导员的电影,KG也无法推荐这个关系缺失的电影。...上面的方法还没有引入知识图谱信息,为了将知识图谱信息引入,作者在知识图谱中也用Trans方法训练关系和实体的embedding,并加到推荐系统中训练的embedding上,同时进行link prediction

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如何构建基于知识图谱的用户画像

这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记,主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像,感谢家帅分享。...一、什么是知识图谱 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论...二、应用场景 瓜子二手车的业务主要设计两个实体(角色),“用户”和“车”,主要应用场景包括以下内容 人图谱: 内部:车源匹配客户,推荐和个性化排序,客户分级,售车线索/带看工单分级,客 户维护/召回,投放...mysql存储元数据;HBase做数据存储,HBase方便将数据整合到一起;Hive/Presto分析知识图谱。...HBase),加上“调度、匹配、评价、分级”等算法模型,对外提供更丰富的服务 四、具体实现 1、数据模型 数据结构 object VS relation ,采用对象存储(HBase),不采用关系型存储,知识图谱用对象存储方便将实体属性聚合在一起

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知识图谱入门 , 知识问答

知识问答简介 问答系统的历史如下图所示: ? 可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。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。...基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。...…… 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 如下图所示: ?...怎样处理大规模的知识图谱 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 知识问答主流方法介绍 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 创建的模板未必和知识图谱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价也非常大。 那模板能否自动生成呢?

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知识图谱(二)——知识推理

知识推理是知识图谱中很重要的一部分,主要用于推理暗含的知识(丰富知识图谱),检查知识库的不一致(知识清洗) 知识推理分类 演绎推理 从一般到特殊的过程.从一般性的前提出发,通过推导,得到具体描述或个别结论...形式化定义 马尔科夫逻辑网的优势: 当规则及其权重已知时:推断知识图谱中任意未知事实成立的概率(马尔可夫随机场的推断问题)证据变量为知识图谱中的已知事实,问题变量为未知事实 当规则已知但其权重未知时:...数值推理 基于表示学习 见《知识图谱(一)——知识表示》,通过将符号表示映射到向量空间进行数值表示,能够减少维数灾难问题,同时能够捕捉实体和关系之间的隐式关联,重点是可以直接计算且计算速度快....《第13章 知识图谱知识推理》王泉 [2]. 《第10章 知识推理》王泉 [3]....《知识图谱中推理技 术进展及应用》漆桂林 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议进行许可。

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知识图谱扫盲

知识图谱的规模 据不完全统计,Google知识图谱到目前为止包含了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)。其知识图谱是面向全球的,因此包含了实体和相关事实的多语言描述。...知识图谱的数据来源 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,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识。...知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。...基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据(结构化,非结构)整合在一起,并构建反欺诈引擎,从而有效地识别出欺诈案件(比如身份造假,团体欺诈,代办包装等)。...既然知识图谱可以看做是一个图 (Graph),知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、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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知识图谱知识图谱在贝壳找房的实践

他们把用户的搜索意图分成了三种类型,好像有点道理,不过想想,对于知识图谱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 事理图谱 其实没太看到文章提到的事理图谱和实体图谱有什么区别,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?...知识图谱这种图的结构,应该说本身就具有推理的潜力。...Dgraph和JanusGraph之后,选择了Dgraph;(网上有文章说,美团在重点对比了Dgraph和NebulaGraph之后,选择了NebulaGraph,可能这个选择是更加正确的选择) 他们使用知识图谱生成了房产经纪的话术套路

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