知识图谱与知识表示：人工智能的基石
在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文将深入探讨这两个概念，分析它们在AI发展中的作用，以及它们如何互相补充，共同推动智能系统的进步。
提高 AI 训练算力效率：蚂蚁 DLRover 故障自愈技术的创新实践
本文来自（花名长凡）在 2024 全球开发者先锋大会(GDC)的分享——《DLRover 训练故障自愈：大幅提升大规模 AI 训练的算力效率》。
知识图谱：人工智能的“核心驱动力”
人工智能（AI）作为21世纪的前沿技术，已经深入到我们生活的方方面面。从健康码、人脸识别到智能家居，AI正以前所未有的速度改变着世界。在电影中，AI的发展带来了“智械危机”、“天网”、“终结者”等概念，而在现实生活中，AI则更多地扮演着便利我们生活的角色。例如，谷歌、亚马逊等公司的智能助手，以及各类
知识图谱与大数据：区别、联系与应用
在当今信息爆炸的时代，数据成为了我们生活和工作中不可或缺的资源。知识图谱和大数据是两个关键概念，它们在人工智能、数据科学和信息管理领域扮演着重要角色。本文将深入探讨知识图谱和大数据的区别、联系以及它们的应用。
首例“AI声音侵权案”宣判！聊聊怎么调用API接入百度内容审核平台
去年的“AI孙燕姿”活跃至今，最近，比如昆仑万维发布「天工Sky Music」，Open AI发布能用15秒克隆任何语音的Voice Engine，网易云面向专业音乐人内测「网易天音」，Stable Audio 2.0支持用户通过文本或音频生成3分钟的高质量音乐。在全球风险投资的低潮期，生成式AI(
知识在人工智能中的核心作用：连接主义与符号主义的交融
在人工智能（AI）的浩瀚海洋中，连接主义和符号主义是两股不可忽视的潮流。这两大流派在AI的发展历程中起到了举足轻重的推动作用。连接主义，深受人脑神经网络启发，致力于模仿其结构与功能；而符号主义则侧重于利用符号与规则来构建和处理知识。本文旨在深入探讨知识在AI领域的多维作用，特别是连接主义如何借助深度
【开源】SpringBoot框架开发知识图谱构建系统
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
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
