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
CiteSpace介绍；重要调整参数
这个是它背后的一个公式（见图1），被引次数在我们进行文献分析的时候，被引次数不仅仅指的是每个文献的被引次数，它还指研究作者的被引次数，CiteSpace的一个原理性的解释，是把每个文献或者说每个作者当做是一个节点来看待，它每个节点之间的关联和它每个节点特征，主要的一个参数就是citation，它的被
天工：国产的 AI 未来可期
从今年一直关注 OpenAi 觉得国外的 AI 技术真的先进，但是国内一直没有与之抗衡的产品。真怕在技术上被拉开距离。试用了天工，虽然有些还是需要加油，但是至少未来可期吧！
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。
知识图谱自动构建工具有哪些
知识图谱的自动构建工具有很多，常见的包括: Neo4j: 基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé: 开源的知识图谱开发平台Google Knowledge Graph: Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraid Composer: 基于Semantic Web技术的知识图谱构建工
图解《狂飙》人物关系
就用知识图谱的方式来探清狂飙中的人物关系。
30个最新的自然语言处理模型
30个最新的自然语言处理模型的总结和优劣势对比
开源开放 | 开源知识图谱抽取工具发布大模型版DeepKE-LLM
DeepKE-LLM链接：https://github.com/zjunlp/DeepKE/tree/main/example/llmOpenKG地址：http://openkg.cn/tool/deepkeGitee地址：https://gitee.com/openkg/deepke/tree/m
【Springboot集成Neo4j完整版教程】
【Springboot集成Neo4j完整版教程】本文展示了如何使用Neo4J和Spring Boot整合，如何在Spring Boot应用程序中使用Neo4J数据库来持久化数据、使用CQL语言进行高效的查询操作，并提供了一个非常简单的例子以演示如何使用Neo4J数据库。相信通过本文的学习，读者已经掌
SpringBoot 整合 Neo4j
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数据库毕业设计参考文献最新合集
随着国民经济的飞速发展,信息管理系统在各行各业的应用不断融合深化,但伴随而来的安全风险也在持续增加.数据库系统作为信息管理系统的核心部分,它的安全直接关系到整个信息管理系统的安全.下面是搜素整理的数据库毕业设计参考文献
【Neo4j × Python】基于知识图谱的电影问答系统（含问题记录与解决）附：源代码（含Bug解决）
此前，曾介绍过Neo4j的一些基础知识，本篇将在PyCharm中与Neo4j建立关联，从0到1实现一个基于知识图谱的电影问答系统，实现过程中，没有一帆风顺，而是遇到了一些问题，因此也包含问题的记录与解决。
技术动态 | 基于GPT-4的知识图谱构建能力评测
一、摘要知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，是大数据时代知识表示的重要方式之一。而大型语言模型，如OpenAI发布的GPT-4 ，通过在大量文本等数据上进行预训练，展示出了极其强大的通识知识和问题解决能力[1][2][3][4]。知识图谱可以为大型语言模型提供
2023最新大数据毕业设计论文题目（117篇）
基于知识图谱的BILSTM-CRF和BIGRU自然语言处理模型和杀伤链匹配系统。基于ARIMA-CNN-LSTM的多变量黄河水位时间序列预测模型研究。POP-基于大数据的政府舆情地域化多元分析系统游客目的地印象分析。股吧情绪分析下的股价预测系统实现——基于投资者情绪分类的研究策略。Envir-Mon
