2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需求。由此看来，二者各有所长，不是简单的替代关系，更有甚者二者可以彼此促进。众所周知，知识图谱的构建过程是相当昂贵的，开发者需要从海量的文档中抽取、对齐各类知识，工作量巨大，准确度要求也高。由于大语言模型拥有很强的泛化能力，因此其能有效抽取、识别特定领域文档中的实体、属性以及关系知识，可大大降低知识图谱的构建成本。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》，终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁？张小敬和李必命运如何，都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说，悬疑反转的快节奏剧情，美轮美奂的长安城场景，唐朝韵味的妆法服装，刻画细致的人物角色，情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》，对其人物的关系在数据上进行解读。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等，经过word2vec深度学习模型的训练，构建人物关系图谱，并通过可视化的方式进行展示。
本期微软ATP特邀微软首席算法工程师Julia老师带大家见证魔法的诞生：看看爆火的ChatGPT如何好玩又有趣，与微软开源工具SmartKG一同生成《哈利波特》的人物及其关系的可视化图谱！（文末含详解视频哟）
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
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
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
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
建议查看原文：https://mp.weixin.qq.com/s/nURcYKN6vRBKjbMXAUbEng
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
有什么问题请致邮：wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
在人工智能应用层出不穷的今天，作为软件从业者，我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术，以提高软件的智能化水平。
导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展，知识问答的能力也在不断的提高和升级，本着Nlper的初心和AI评测的态度，我们为知识问答设计了一份考题（评测集），让我们一起来看看在这份考题下，当前的知识问答能考多少分呢？文章作者：周磊，腾讯CSIG质量部评测研究员
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。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。
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
neo4j是一个图形数据库也可以叫做知识图谱，知识图谱的数据包含实体、属性、关系。知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的感知能力，真正AI的认知能力，就要靠知识图谱。
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
提到知识图谱大家可能并不知道这是个什么东西，因为它在国内的教育之中不太常见，所以在很多人的脑海之中，甚至都没有知识图谱这个词的身影。但如果说到思维导图，相信很多人都知道并且使用过，即是从一个大的分类不断扩散，不断将其缩小范围，从而将各种知识串联起来，形成一个完成的知识体系。而知识图谱和思维导图在某些角度是类似的，它也是将知识进行串联。那么知识图谱究竟是什么呢？
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
作者 | 维克多 编辑 | 青暮知识图谱蕴含丰富的人类先验知识，具有重要的学术价值和广泛的应用前景。知识图谱推理作为知识图谱领域的核心技术，能够极大地扩展现有知识的边界，有力地辅助人类进行智能决策。2021年12月17日，中国科学技术大学教授，博士生导师，国家优青王杰在 CNCC 2021 “知识为意，图谱为形--基于图机器学习的知识推理”专题论坛上做了《基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理》的报告。在报告中，王杰结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景，聚焦从单一图谱推理到联合外部信息推理
《庆余年》里面人物关系复杂，如果能画出一个人物关系图谱，可以直观的理解其中人物关系，更好的追剧。
基于规则的方法,升级版的话,就是Bootstrapping了,可以通过用户自定义种子模板,不断迭代,最终扩充模式,但置信度这个问题不是很好解决
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 模型，是客观事物的简化表示！ 历史上，每一个伟大模型的提出，都极大地推动了科学和社会的发展，比如历史上出现的3个非常有名的模型——万有引力定律、大陆漂移假说、日心说。 在人工智能领域，也有很多模型用来解决现实生活中遇到的千千万万的问题。 我们在现实生活或业务场景中遇到的问题一般可以分为6个通用问题簇：权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题。 那么，在遇到特定场景的特定问题时，选择什么模型，或需要对现有模型做哪些方面的修正和改良，就
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
大家好，我是shadow，我是一名智能产品架构师，有10年经验的技术和设计经验；毕业于上海交通大学，同济大学；服务过的企业有中兴通讯、招商银行、ARKIE智能设计等。我每天的工作就是在设计师和程序员的身份之间切换，设计思维和计算机思维之间切换。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人类，天生就有八卦嗅觉。 比如匡扶正义的侦探组合： 📷 就非要YY成CP。 明明是亚瑟王和梅林大法师的中古传奇： 📷 还是要YY成忠仆小法师保护二缺王子的基情故事。 明明是江户时代正经武士： 📷 还是要臆测人家的性取向。 可能是遗传了人类父母的八卦天分，机器们也学会八卦了。一项中山大学人机物智能融合实验室与商汤科技合作的研究，就让机器学会了判断照片中人物的社交关系。 换句话说，把你和你基友或女友
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建 、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。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。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。
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
2020年2月11日，世界卫生组织宣布了新型冠状病毒肺炎官方正式命名为 COVID-19，21日国家卫健委决定与世界卫生组织保持一致，中文名称不变。随着关于新型冠状病毒病毒疫情的不断发展，有关疫情的各类信息也在不断更新。OpenKG 紧随疫情发展，继续发布新领域的新冠知识图谱，同时对已经发布的图谱进行持续不断的更新。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153314.html原文链接：https://javaforall.cn
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历；知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制，增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析，还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
阿里人工智能设计师“鲁班”，在2016年的双十一期间设计了1.7亿数量级素材，这样的产出，需要100个设计师不吃不喝连续做300年。依靠庞大数据量取得的惊人成果背后，带给了我们很多思考。
2019 年 5 月 ACM 图灵大会上，朱松纯教授（加州大学洛杉矶分校）与沈向洋博士（微软全球执行副总裁）在谈到「人工智能时代的道路选择」这个话题时，沈向洋博士认为人工智能发展在工业界将会迎来黄金十年，而朱松纯教授也表示人工智能的发展趋势将会走向大一统，从小任务走向大任务，从 AI 六大学科走向统一。
2016年被称为人工智能元年，人工智能开始受到广泛关注。2017年伊始，携程就开启了AI贺岁大片，推出集成图片识别和诗歌机器人双重高难度AI引擎的“小诗机”项目。 项目上线短短几天，受到数百万人的追捧
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。
牛广林，北京航空航天大学在读博士，研究方向为知识图谱与知识推理，以第一作者发表一篇AAAI2020论文。
本文来自东南大学教授漆桂林在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的演讲内容，介绍了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用。 随着信息化、互联网化，如何在海量的信息中获取核心的知识体系、知识图谱，并基于知识图谱理清海量信息的关系及结构，显得越来越重要。 本文简明地讲述了知识图谱的概念，回顾了知识图谱的历史，研究了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用，希望能做出辅助学生学习的智能机器人。 什么是知识图谱 知识图谱是一种图数据模型组织的知识库，节点为实体或者概念，边为实体或者概念间各种关系。知识
“凡人皆有一死。”当你进入权力的游戏，成不了赢家，就只有死路一条，马丁大神不会给你任何回旋的余地。 最近，权游剧迷Milan Janosov用机器学习算法量化并预测出了《权力的游戏》剧中每一位角色的命运，结果显示，就连三龙在手、一向顺风顺水的龙之母——丹妮莉丝·塔格利安女王也要步入死生之地了。 并且，龙妈之死的确信度还蛮高的。 Milan Janosov是中欧大学网络科学中心的计算机科学家。基于他从《权力的游戏》字幕中所提取的数据，Janosov建立了一个“权力的游戏的社交网络”，其中主要是该剧近6
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
