1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于…

https://blog.csdn.net/u011801161/article/details/78833958 https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/82144731 RDF:单纯的三元组,没有本体概念,如果构建一个公司的知识图谱,公司的董事和中层以及普通员工都是员工,你在查找员工的时候,就需要把董事以及各个职位的人都查找出来. RDFS:会添加本体,例如员工下面有董事以及中层和普通员工,这样就能直接通过抽象的员工而不用访问…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644 看过之前两篇文章([1](为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生), [2](语义网络,语义网,链接数据和知识图谱))的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解.本文将结合实例,对RDF和RDFS/OWL,这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍.其实,RDF.RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术,而知识图谱是其中最广为人知的概念. 一.知识图谱的基石:RDF RDF表现形式 RDF(Resour…

kubernetes 1.发展历程 基础设施级服务infrastructure as a service 阿里云 平台设施级服务 platform as a service 新浪云 软件设施级服务 software as a service office365 Docker技术突飞猛进 一次构建,到处运行 容器的快速轻量 完整的生态环境 资源管理器 apache MESOS (分布式资源管理框架) 2019-5 twitter 剔除--> docker swarm(功能少) 2019-07 阿里…

一.项目介绍 一款全源码,可二开,可基于云部署.私有部署的企业级知识库云平台,应用在需要进行常用文档整理.分类.归集.检索的地方,适合知识密集型单位/历史文档丰富的单位,或者大型企业.集团. 为什么建立知识库平台? 二.项目所用技术 springboot+vue+tinyMce+activiti+elasticsearch+neo4j+redis+mysql 三.项目核心技术介绍 全文检索 简单操作,高效检索.企业版的"百度一下". 2.知识图谱 采用neo4j技术,知识图谱智能分析,…

Atitit 知识图谱的数据来源   2. 知识图谱的数据来源1 a) 百科类数据2 b) 结构化数据3 c) 半结构化数据挖掘AVP (垂直站点爬虫)3 d) 通过搜索日志(query record log)进行实体和实体属性等挖掘4   2. 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.在这种背景下,知识图谱通过收集来自百科类站点和各种垂直站点的结构化数据来覆盖大部分常识性知…

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   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 Gr…

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…