【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
人工智能 —— 知识图谱
概念缩写全称音标含义AIArtificial Intelligence[ˌɑ:tiˈfiʃəl inˈtelidʒəns]人工智能MLMachine Learning[məˈʃi:n ˈlə:niŋ]机器学习DLDeep Learning[diːp ˈlə:niŋ]深度学习CVComputer Vi
python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统
~~~~~~~~ 最近，课程设计要求做关于知识图谱的调研工作。调研过程中，在网络上发现诸多同学自行构建知识图谱的相关内容，就考虑自己自行搭建一个。经过调研和基于自己技术的考量，最终还是打算做基于知识图谱的电影知识智能问答系统(主要是数据集比较好构建)。虽然比较
知识图谱构建流程步骤详解
知识图谱构建流程概览1.知识抽取1.1 知识抽取的主要任务（1）实体识别与抽取任务：识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。两个子任务：实体边界识别和确定实体类型。（2）关系抽取任务：关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的
基于知识图谱的职位推荐系统的设计与实现
此文为我在本科毕业设计时所设计的通过知识图谱进行职位推荐系统的设计与实现，因为职位推荐系统不多，所以发出来给之后的朋友做一个参考，有什么问题可以咨询我，但本文不允许转载以及二次创作。数据表设计、推荐算法实现等重要设计我未上传。需求分析为解决当今毕业生求职的问题，基于Neo4j图数据库的职位推荐系统把
Neo4j -CQL的基本使用(新手快速入门)
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什么是数据流向分析
数据流向分析，数据可以通过任意结构化数据，包含数值类型、数据方向、大小属性表示数据整理逻辑流动方向的分析过程。我们可以通过流向图来表示不同的数据流向，比如资金交易数据、物流数据、通联数据、税务进销项数据等等。......
【工具推荐】个人本地 markdown 知识图谱软件 Obsidian
Obsidian 是基于本地文件夹的个人知识图谱软件。和一般的编辑器不一样的是，它的侧重点是知识库（knowledge base）。那么，如何理解知识库呢？下图是官网首页给出的图。右侧的阅读视图就是它与众不同的地方，Obsidian 通过两个纬度，标签和反向链接，让本地文件夹内的md文件，像图一样相
【Mysql 一周速成Mysql】 第一篇 基础
文章目录1.数据模型1.1两个数据模型1.1.1概念模型1.1.1.1两个实体型间的联系1.1.2逻辑模型1.1.2.1数据模型的组成要素（三要素）1.1.2.2常用数据模型层次模型网状模型2.关系模型2.1关系模型的数据结构2.2关系模型的基本概念2.3关系模式2.4关系模型的完整性约束3.数据库
