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随着自然语言处理（NLP）和人工智能技术的飞速发展，自动化问答系统在各个领域的应用越来越广泛，特别是在客服、教育、医疗等领域中。自动化问答系统能够通过理解用户问...
在医疗领域中，海量的医疗数据充斥着各种疾病、治疗方案、药物使用、临床诊断等丰富的信息。这些数据通常以非结构化形式存在于病历、影像、实验室报告等文档中。因此，如何...
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用于组织和存储知识的结构化图数据结构，由实体（nodes）和它们之间的关系（edges）组成。它广泛应用...
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种以图结构形式表示的知识库，通常用于表示实体（如人、地点、物品）及其之间的关系。知识图谱的应用遍及搜索引擎...
在过去的十年里，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为结构化的知识表示方式，已经在多个领域得到了广泛应用。它通过图结构来表达实体之间的关系，使得...
随着大数据时代的到来，知识图谱在许多领域得到了广泛应用，如搜索引擎、推荐系统、语音助手等。然而，知识图谱的构建通常是通过自动化和半自动化的方式进行的，其中很多关...
随着互联网信息爆炸式增长，传统的关键词搜索逐渐无法满足用户对精准信息检索的需求。关键词搜索虽然速度快，但依赖于用户输入的字面信息，无法理解查询背后的真实意图。例...
在信息爆炸的时代，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种重要的信息组织方式，被广泛应用于推荐系统、智能问答和信息检索等领域。然而，传统的知识...
在信息爆炸的时代，如何从大量文本中准确提取和识别实体成为了一个重要的研究课题。实体链接（Entity Linking, EL）作为信息抽取的一部分，旨在将文本中...
知识图谱通过节点（实体）和边（关系）来表示现实世界中的信息，但如何将这些信息转化为可进行推理和决策的形式，仍然是一个挑战。
随着大数据时代的到来，如何从海量信息中获取有价值的知识成为重要课题。知识图谱作为一种将现实世界中各类实体及其相互关系用结构化的方式呈现的工具，在搜索引擎、推荐系...
在信息时代，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种有效的结构化信息表示方式，广泛应用于搜索引擎、推荐系统和智能问答等领域。知识图谱将实体和关...
知识图谱嵌入模型的训练通常涉及到大量的参数和复杂的计算，尤其是在面对海量实体和关系时。因此，优化训练效率不仅能够缩短模型的训练时间，还能提高模型的整体性能。本文...
知识图谱通过将实体和关系以图的形式表示，能够捕捉到丰富的语义信息。知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）则是将图中的实体和...
在众多的嵌入方法中，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的嵌入方法近年来备受瞩目。其中，图卷积网络（Graph Convolu...
在知识图谱嵌入中，实体和关系被表示为低维向量（或称为嵌入），这些嵌入保留了原始图结构中的语义信息。本文将详细介绍如何使用Node2Vec方法对知识图谱进行嵌入。
知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多，下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。
神经网络方法通过其强大的表达能力，能够捕捉更复杂的语义信息，因此逐渐取代传统的矩阵分解类方法。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是用于表示实体及其之间关系的结构化语义网络，近年来广泛应用于搜索引擎、推荐系统、对话系统等领域。通过将数据以三...
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