知识图谱的安全与隐私：数据保护与访问控制
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph)是一种描述实体之间关系的数据结构，它可以帮助计算机理解和推理人类语言中的信息。随着知识图谱在各行业中的广泛应用，如搜索引擎、推荐系统、语音助手等，数据的安全和隐私变得越来越重要。在这篇文章中，我们将讨论知识图谱的安全与隐私问题，以及数据保护与访问
大数据python卷积神经网络基于知识图谱的智能推荐系统flask协同过滤算法
本次以Python语言为主要的开发语言，以flask框架为主开发框架，后台的数据库通过以MySQL来进行搭建，实现一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统的开发，通过这款系统的开发能够实现通过歌名、电影名或者是书名来查找相关的信息介绍，通过深度学习的加入来扩展相关内容的有效应用。关 键 词：知识图谱
赋能知识图谱形成：利用 BERTopic、DataMapPlot 和 Mistral AI 揭示见解(教程含完整代码)
BERTopic：动态主题建模框架： BERTopic 证明了主题建模的发展，提供了一个灵活的模块化框架，可以适应各种用户需求。其模块化架构使用户能够构建适合其特定需求的主题模型，有效地与语言人工智能的最新进展保持一致。BERTopic v0.16 的发布引入了变革性功能，例如零射击主题建模、模型合
大数据构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。它提供
为什么您的企业 AI 战略可能会在 2024 年失败：模型下降与数据上升
链的强度与其最薄弱的环节一样快，而您的 AI/ML 基础设施的速度仅与最慢的组件一样快。对于像拓扑数据分析这样的方法，它分析了数据的形状和结构，不一致可能会扭曲拓扑见解，从而影响复杂数据集的解释。例如，在检索增强生成中，拥有大量数据允许LLM从庞大的信息库中提取数据，使其能够提供更细致和更明智的答案
AI大模型应用入门实战与进阶：大模型在知识图谱构建中的应用
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种以实体(Entity)和关系(Relation)为核心的数据结构，用于表示实际世界的知识。知识图谱的应用范围广泛，包括信息检索、问答系统、推荐系统、语义搜索等。随着大规模机器学习(Deep Learning)和自然语言处理(Natu
Hive表加工为知识图谱实体关系表标准化流程
加工原则是从Hive的原数据表中抽取出导图所用的实体和关系字段，包括重要的属性描述字段，最后导入图数据库。
用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱
用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱。知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边
语言与知识：连接主义与符号主义在人工智能中的角色
语言与知识一直是人工智能领域的核心议题。随着人工智能技术的不断发展，我们对语言和知识的理解也在不断深化。本文将探讨早期人工智能流派中的连接主义和符号主义，以及它们在实现聪明的AI和有学识的AI方面的作用。同时，我们将讨论认知智能、语言的理解以及知识的表示，以及如何利用背景知识来理解语言。此外，我们还
语义解析技术在大数据时代的应用与前景-自然语言生成SQL与知识图谱问答实战【文末送书-17】
无论是NL2SQL还是KBQA，它们的核心都在于对用户输入的自然语言进行深入的语义理解，并将其转化为机器可执行的指令或查询。更重要的是，语义解析技术使得机器能够更智能地响应用户需求，为用户提供更加个性化、精准的服务，从而增强了用户的使用体验和满意度。而基于语义解析的方法由于依赖准确的结构化数据库（例
4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍
本文将介绍和比较使用LLM转换非结构化文本的四种方法，这些方法在不同的场景中都可能会用到。
Leo赠书活动-15期 语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。以上便是本文的全部内容，本人才疏学浅，文章有什么错误的地方，欢迎大佬们批评指正！我是Leo
【深度学习】关系抽取概念及相关论文解读
信息抽取是构建知识图谱的必要条件。知识图谱中以（subject，relation，object）三元组的形式表示数据。信息抽取分为两大部分，一部分是命名实体识别，识别出文本中的实体，另外就是关系抽取，对识别出来的实体构建对应的关系，两者便是构建三元组的基本组成。实体关系抽取（关系抽取）是构建知识图谱
智能时代：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。
第8章：数字化引领革命：知识图谱与智能运维的魔幻交融
知识评估（Knowledge Assessment）：定义：知识评估是对个体或组织在特定领域或主题上所具有的知识水平进行评估和测量的过程。目的：评估学生、员工或专业人士的学术、职业或专业知识水平。确定一个人在某个领域的掌握程度，以便做出相应的培训或教育决策。为招聘、晋升或提供奖学金等方面提供依据。工
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。
【Redis刨析】知识图谱的构建与实现
我们首先肯定要了解redis的内容是什么redis是一个基于键值对的NoSQL数据库,你知道NoSQL是什么吗?非关系型数据库说的通俗一点:不是表结构的,而是用数据模型.那这个数据模型支持哪些数据结构呢?
大数据知识图谱解码：从核心概念到技术实战
知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码，文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览，帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。
NLP--知识图谱存储与图数据库总结【分析】
本文将从知识图谱的数据模型、存储方式、基于关系/原生的知识图谱存储管理、数据库选型对比等几方面介绍知识存储问题。
AI大模型时代下运维开发探索第一篇：ReAct工程初探
人工智能大模型的出现，已渐渐地影响了我们的日常生活和工作方式。生活中无处不在的AI，使我们的生活变得更加智能和便捷。工作中，AI大模型的高效和精准，极大地提升了我们解决问题的效率。是的，我们不能忽视AI大模型对运维开发的巨大影响和潜力。本系列文章旨在探索这一可能性，试图解答一个问题——AI大模型是否
