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）
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）
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
chatgpt体验
知识图谱嵌入模型 (KGE) 的总结和比较
知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。本文将常见的KGE 模型在捕获关系类型方面的比较
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
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
（一）基于知识图谱的医疗问答系统(实例+代码理解)保姆级教程
基于知识图谱的医疗问答系统，超详细！！！
海拥，一枚热爱分享技术与快乐的博主
华为云享专家，InfoQ、蓝桥云课签约作者，CSDN原力作者，全栈领域优质创作者，HDZ核心组成员，全网粉丝10万+。一枚爱好计算机科学，乐于分享技术与快乐的博主
Multi-Modal Knowledge Graph（多模态知识图谱）
本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学。知识图谱本质上是一个以实体、概念为节点、以概念之间的各种语义关系为边的大规模语义网络。知识图谱在现实生活中广泛应用，包括文本理解、推荐系.
Neo4j导入csv文件
Neo4j导入csv文件的用法
医疗知识图谱问答系统（python neo4j)
基于医药知识图谱的自动问答，使用neo4j数据库和python
电网知识图谱项目总结（1）python代码实现RDF三元组自动化标注
本次项目是电网知识图谱相关的，我们的主要任务是三元组的标注和知识图谱的构建，本篇讲述Python代码标注三元组的具体实现，相关知识图谱的构建在后期的内容中再进行总结。
neo4j知识图谱3D可视化展示，支持搜索、定位、展开、高亮等功能
知识图谱三维可视化，可无缝于neo4j链接，修改配置文件即可。支持搜索、查找、定位、展开、高亮等功能，节点颜色、大小都可以进行自定义修改。程序前端框架为vue，后端为nodejs。
Neo4j 安装、使用教程
文章目录一、Neo4j 的安装与配置1、安装JDK2、安装Neo4j3、Neo4j环境变量配置4、启动服务器二、Neo4j 使用教程一、Neo4j 的安装与配置1、安装JDK由于Neo4j是基于Java的图形数据库，运行Neo4j需要启动JVM进程，因此必须安装JAVA SE的JDK。配置 JDK环
【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
