专业的知识图谱应用门槛正在被不断降低
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartne
机器学习划分，为有监督学习、无监督学习、强化学习。
有监督学习一般包括确定训练类型、收集训练集、确定特征提取方法、选择算法、训练算法、评估准确性六大环节，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用该模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类目的。如训练数据类别为电影（那部让人感动的电影名作重映
NLP--知识图谱总结
知识图谱是一种以图形方式展示知识结构和知识关系的工具。它不同于普通的知识库，知识图谱采用的是图形数据库，能够更加高效地处理大量的知识和关系。组成知识图谱主要由三部分组成：实体、属性和关系。实体指具体的事物或概念，属性指实体的特征，关系指实体之间的联系。例如，一个人可以是实体，他的姓名、性别、年龄等就
知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
基于知识图谱下的推荐算法是基于知识图谱的基础上，通过利用用户历史行为和知识图谱中的实体之间的关系，从图谱中获取推荐信息的一种推荐算法。关系抽取是指从自然语言文本中抽取实体之间的关系信息的过程，其目的是构建知识图谱中的关系。在知识图谱中，节点和关系之间的关联关系可以用来进行推理，通过使用Neo4j的算
【Neo4j与知识图谱】Neo4j的常用语法与一个简单知识图谱构建示例
Neo4j是一种基于图形结构的NoSQL数据库，它采用了Cypher查询语言来查询和操作图形数据。下面是Neo4j中语法知识的详细总结和示例：
【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战（附源码、数据集、演示 超详细）
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银行大数据风控管理针对哪些应用场景？
实时数据平台 flashflow 定时对离线指标进行规则运算，并将风险预警结果推送给下游运营系统。
ChatGPT有用到知识图谱吗？它自己是这样回答...
从搜索引擎到个人助手，我们每天都在使用问答系统。问答系统必须能够访问相关的知识并进行推理。通常，知识可以隐式地编码在大型语言模型（LLMs）中，例如ChatGPT、T5 和LaMDA 等大型语言模型，这些模型在未结构化文本上进行预训练，或者显式地表示在知识图谱（KGs）中，例如OpenKG和Conc
基于pyecharts的中医药知识图谱可视化
数据可视化是一种直观展示数据结果和变化情况的方法，可视化有助于知识发现与应用。Neo4j数据库对于知识图谱的展示形式过于单调。因此，本文基于pyecharts对当前处理的中药知识图谱数据进行分析与可视化。以利用图形传递和表达更清晰的中药知识图谱信息，发掘有潜在价值的内容。......
Neo4j使用记录--APOC和GDS的安装【实践】
对Neo4j的两个插件APOC和GDS在community版本中的安装流程进行了细致介绍，扫除安装盲点。
ChatGPT调研
ChatGPT简介和调研
好玩的chatgpt网站
总结几个好玩。
如何让ChatGPT Plus教你写代码？
ChatGPT+ 是 OpenAI 开发的一种人工智能语言模型，是对原有的 ChatGPT 模型的升级版。与 ChatGPT 相比，ChatGPT+ 在以下几个方面进行了改进：更高的生成质量：ChatGPT+ 使用了更大的模型和更多的训练数据，可以生成更加准确、有趣、多样化的文本。更好的语言理解能力
计算机理论基础知识
计算机是一个大类的统称。我们平时所说的电脑，是计算机的一种，专业术语称之为微型计算机。1946年，人类第一台电子数字计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Calculator）在美国宾夕法尼亚大学诞生。
知识图谱-命名实体-关系-免费标注工具-快速打标签-Python3
你好！这是一款实体关系联合标注的本地小程序，以Python3Python3Python3实现。本系统是一种标注文本语料中命名实体与关系或属性的半自动化软件系统，应用PythonPythonPython编程实现可视化界面和主要功能，利用HTMLHTMLHTML和CSSCSSCSS提示标注教程与规范(无
知识图谱之知识抽取
知识抽取是知识图谱构建的核心技术之一，是实现自动化构建大规模知识图谱的重要技术。其目的主要从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取并存入知识图谱中。知识抽取任务主要包括以下三个子任务：实体抽取、关系抽取和事件抽取。
【知识图谱】深入浅出讲解知识图谱（技术、构建、应用）
知识图谱的背景 2012 年 5 月 17 日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，改善用户的搜索质量以及搜索体验。当前的人工智能技术其实可以简单地划分为感知智能（主要是图像、视频、语音、文字等识别）和认知智能（涉及知识推理、
大数据知识图谱项目——基于知识图谱的医疗知识问答系统（详细讲解及源码）
本项目基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。问答系统完全基于规则匹配实现，通过关键词匹配，对问句进行分类，医疗问题本
知识图谱现学现用（Django 2.2 + Neo4j 3.5）
Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工
【关系抽取】深入浅出讲解实体关系抽取（介绍、常用算法）
关系抽取（Relation Extraction，简称RE）的概念是1988年在MUC大会上提出，是信息抽取的基本任务之一，目的是为了识别出文本实体中的目标关系，是构建知识图谱的重要技术环节。知识图谱是语义关联的实体，它将人们对物理世界的认知转化为计算机能够以结构化的方式理解的语义信息。关系抽取通过
