【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
知识图谱可视化——Neo4j (windows)
目录1、安装JDK环境；2、安装neo4j；3、快速使用neo4j自带示例；4、导入自己的三元组（csv文件）(一) 安装JDK环境【notes】neo4j-4.*版本需要SDK11以及以上版本因为上课需要，我在wins安装了JDK1.8，不想重新去改JDK版本，网上推荐可以安装neo4j-3.5.
知识图谱从入门到应用——知识图谱推理：基于表示学习的知识图谱推理-[嵌入学习]
首先介绍基于嵌入学习的知识图谱推理模型，即知识图谱嵌入（KG Emebedding）。知识图谱最关心的推理任务是关系推理。现实场景中的很多问题都可以归结为基于知识库中已知的事实和关系来推断两个实体之间的新关系或新事实。给定两个实体，预测它们之间是否存在rrr关系给定头实体或尾实体，再给某个关系，预测
故障诊断知识图谱
故障诊断-知识图谱
CMeKG代码解读(以项目为导向从零开始学习知识图谱)（一）
作者从零开始学习和知识图谱有关技术和内容，而本文的核心内容是对CMeKG的python代码进行学习和解读，供大家讨论参考共同进步。CMeKG（Chinese Medical Knowledge Graph）是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识图
【事件图谱】事件抽取与事件关系抽取
本文简单介绍了事件抽取任务和事件之间的几种关系。并根据现在的研究介绍了几种事件抽取和关系抽取的方法。最后简单盘点了事件抽取的研究的发展趋势。
python构建知识图谱
python与知识图谱
文心一言发布的个人看法
富有创造力的人通常有他们自己的理论，而且彼此间的理论相当不同。罗伯特· 高尔文说创造力包含预期与奉献：预期是指在其他人认识到之前，便预见到某个事物将来会变得很重要；奉献是一种信念，它能够使一个人不受怀疑与挫折的干扰，坚持去实现愿景。
关系抽取（三）实体关系联合抽取：TPlinker
实体关系联合抽取TPLinker
基于知识图谱的智能问答
基于neo4j的知识图谱智能问答；采用JointBERT完成意图识别、实体识别、属性识别；用GrapthSAGE图神经网络完成失信行为预测
CiteSpace的介绍、重要调整参数及其重要术语
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，它的被引次数。它这个数值的作用是什么？我
基于Neo4j的网络安全知识图谱构建分析
摘要：网络上大量安全情报知识以多源、异构、碎片化的形式存在，为使这些信息表达成安全人员能够有效管理、理解、组织的形式，构建了基于Neo4j的网络安全知识图谱。首先，设计了网络安全本体模型；其次，将权威知识库作为数据源，利用Scrapy爬虫框架采集网络安全数据并进行知识抽取，深入研究知识融合技术对实体
从0到1构建一个基于知识图谱的智能问答系统
前言基于知识图谱的问答系统（Knowledge-Based Question Answering system: KBQA）在以下场景下比较有优势：对于领域类型是结构化数据场景：电商、医药、系统运维（微服务、服务器、事件）、产品支持系统等，其中作为问答系统的参考对象已经是结构化数据；问题的解答过程涉
【文心一言】什么是文心一言，如何获得内测和使用方法。
文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言是知识增强的大语言模型，基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，持续从海量数据和大规模知识中融合学习具备知识增强、检
如何利用DGL官方库中的rgcn链接预测代码跑自己的数据集（如何在DGL库的链接预测数据集模块定义自己的数据集类）
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ChatGPT集合清单！几十个AI网站甚至GPT4免费使用[⭐建议收藏⭐]
收集到的关于Chat GPT的相关网站，希望正在找这方面资源的朋友有所帮助，后面也会持续更新的。
肝一波，这个网站居然可以免费使用ChatGpt功能
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