1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳发布了2020年AI领域技术成熟度曲线，其中知识图谱的期待值处在AI领域的顶峰，还有5到10年的发展机会达到平稳期，也就是大规模商用。知识图谱这个概念是在2012年谷歌知识图谱的提出而火起来的，追根溯源，知识图谱的前身是语义网络。通俗地说，知识图谱将无序分散的信息，以图的方式整合成知识。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
可能与三元组相关的标签（一个数据集可能有多个标签）的总计数为 51，不算特别多，所以我打算把每个数集看一下，看看有没有 满足大小在 1G-10G
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
近日，一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱，其中数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用 csv 格式。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
网络时代的信息资源，用"泛滥"毫不为过，但这不是贬义，主要是说相关的信息太多了，就存在质量高低的问题。可能我们都碰到过想要检索一个具体的技术问题，搜索引擎、论坛、博客上，会找到很多相近的文章，但是得根据我们的需求进行过滤，才可以找到有价值的，但往往这次找到了就算了，下次碰到相同的问题，还会再来一遍。其实我们每个人都可以形成一个自己的知识库，将对我们有用的资源进行分类整合，无论通过文件夹、云盘，还是通过teambition、语雀、confluence、wiki、有道云笔记等产品，形式大同小异，重要的是内容，能够帮到我们的，可以让我们提高知识复用度，这些都是有价值的知识，都值得我们收藏，按照我们自己的理解习惯，打标签、分类等，其实这都是搭建知识体系的过程。
此时周杰伦的一些歌曲、电影、所获奖项就都出现了，还有他的出生地、星座、血型等个人信息。
开源贡献者是一位个人开发者 Yener，这也是目前已开源的最大规模的中文知识图谱。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
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
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
提到 AI，大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域，这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来，随着知识图谱技术不断被提及，作为 AI 领域底层的技术，其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域，大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持，企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
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。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
你听说过可以自定义搜索结果页摘要吗？此讲告诉你用结构化数据标志可以轻松自定义搜索结果页面的摘要，了解如何自定义谷歌搜索结果中显示的简要文本。在搜索结果中，谷歌将确定网页中最相关的文本，并在链接下方向用户显示该文本。要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段，必须要把结构化数据添加到网页中。
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，
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组（比如人-“居住在”-北京、张三和李四是“朋友”），以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
知识图谱（Knowledge Graph，KG）由Google于2012年正式提出，致力于以结构化的形式描述客观世界中实体及其之间的关系；从表现形式看，可以简单理解为多关系图；被认为是从“感知智能”向“认知智能”发现的一个重要里程碑。
平时学习都会有所涉及到的学习网站，学习golang，如果是有一定的C语言基础的话上手会很快。
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的知识图谱构建系统，包含了知识图谱模块、知识点模块、学生测评模块、学生成绩模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，知识图谱构建系统基于角色的访问控制，给教师、学生使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，但因新冠肺炎疫情改为线上会议。ACL 2020共收到3429个投稿，是计算语言学领域首个投稿量超过3000的会议。4月3日，ACL 2020 正式公布录用论文。
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
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
目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案.本项目将完成两个大方向的工作:
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上一秒收到“XX信贷”的诈骗短信，下一秒警察蜀黍的温馨提醒就到了。 如此迅速的出警速度，这背后其实还有AI默默助力。 只要NLP识别到用户短信中的“客户、拖欠、信贷”等关键字，手机中的反诈预警系统就会被触发，用户此时就能收到风险提醒。 维护网络安全，AI已经成为了非常重要的角色之一。 该如何更好利用AI，是网安人员们现在更加关注的话题。 在CCF C³第八次活动中，来自学术界和工业界的科技大咖们就深入探讨了这个问题。 这一次，他们齐聚绿盟科技，就知
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen 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（DocumentWeb）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（DataWeb）。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KnowledgeGraph、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。下面我将从以下几个方面来介绍知识
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库，电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务，需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算，并且需要支持融合不同来源的数据，建立实体之间的语义连接，因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱，这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台，囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看，商
作者：肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。 主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合
“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答”
有什么问题请致邮：wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
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
作为一个文科生，深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼，传统的分析、内容生产，势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域，斥巨资（狗头保命
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
随着人工智能和大数据的爆炸式增长，如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据，可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息，因此，近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解，本文对该领域进行了系统综述。
肖仰华 复旦大学教授 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 引言 随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中，如何融合数据与专家知识，协同驱动业绩增长是一个多方关注，且难以解决的难题。 比如： 如何干预用户认知？企业应如何对针对不同用户群体，制定合适的北极星指标，生成并选择最优的策略，在不同场景中对用户群体进行干预，引导用户的认知变化，带来活跃与付费的业绩增长？ 如何融合多方知识？企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合，并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
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