知識(shí)圖譜的應(yīng)用對(duì)技術(shù)本身也提出了高要求，KGB知識(shí)圖譜現(xiàn)在已經(jīng)在保險(xiǎn)行業(yè)，為公司分析上市數(shù)據(jù)等行業(yè)得以廣泛應(yīng)用，知識(shí)圖譜能夠在應(yīng)用中發(fā)揮優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在哪里呢?（1） 目標(biāo)的動(dòng)態(tài)性：考察知識(shí)圖譜
2019-12-13 13:57:06
智慧風(fēng)控的背后，是知識(shí)圖譜的深度應(yīng)用
2019-08-22 14:40:16
知識(shí)庫(kù)構(gòu)建主要依靠人工構(gòu)建、代價(jià)高昂、規(guī)模有限，投入極大且效率不高。同時(shí)，傳統(tǒng)知識(shí)圖譜不具有深度知識(shí)結(jié)構(gòu)，無(wú)法解決專業(yè)的業(yè)務(wù)問(wèn)題。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代急需自動(dòng)化、智能化構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜的工具 ，將專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)賦予
2019-10-22 15:25:56
。面對(duì)客戶群體意識(shí)較為淡薄，客戶對(duì)還款義務(wù)不明確。同時(shí)存在一些不法分子的惡意詐騙。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的控制，貫穿于信貸生命全周期，在控制風(fēng)險(xiǎn)方面，除了銀行的實(shí)地考察，銀行可以借助KGB知識(shí)圖譜模型對(duì)金融行業(yè)進(jìn)行
2020-06-18 23:07:26
Builder)知識(shí)圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語(yǔ)詞法分析的基礎(chǔ)上，采用KGB語(yǔ)法實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)高效的知識(shí)生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時(shí)
2018-11-09 11:39:37
和小知識(shí)點(diǎn)，也將細(xì)化到知識(shí)圖譜的實(shí)體和關(guān)系之間的級(jí)別，行業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜也將實(shí)現(xiàn)這些關(guān)系的細(xì)化。在知識(shí)獲取層面，知識(shí)圖譜對(duì)于所獲取的知識(shí)內(nèi)容也存在高要求，如果采取的知識(shí)大多數(shù)不能滿足所需，企業(yè)將需要花費(fèi)大量
2019-10-30 15:34:16
的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，搭建專業(yè)領(lǐng)域深度知識(shí)圖譜，快速學(xué)習(xí)并迭代金融行業(yè)最新知識(shí)，構(gòu)建一二級(jí)市場(chǎng)眾多實(shí)體模型，智能化的理解用戶的搜索請(qǐng)求，使得搜索更簡(jiǎn)單更準(zhǔn)確，滿足用戶找數(shù)據(jù)、找報(bào)告的需求。KGB知識(shí)圖譜具備
2020-06-22 21:23:14
檢查知識(shí)庫(kù)，糾正知識(shí)錯(cuò)誤與沖突，保證知識(shí)圖譜正確性與一致性。 隨著信息技術(shù)在我國(guó)社會(huì)生活各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的深入,中文信息處理正在成為人們工作和生活中不可或缺的手段，中文信息處理將具有更加廣闊的市場(chǎng)。這將
2019-07-01 11:40:17
的知識(shí)生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時(shí)可以定義不同的動(dòng)作，如抽取動(dòng)作，并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識(shí)圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報(bào)價(jià)信息
2018-11-02 14:08:08
文本中抽取各類知識(shí)，并實(shí)現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時(shí)可以定義不同的動(dòng)作，如抽取動(dòng)作，并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識(shí)圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報(bào)價(jià)信息，方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘
2018-11-23 10:37:13
了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時(shí)可以定義不同的動(dòng)作，如抽取動(dòng)作，并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識(shí)圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報(bào)價(jià)信息，方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2018-12-05 11:49:09
應(yīng)用。 構(gòu)建后將獲得的收益： 知識(shí)圖譜統(tǒng)一知識(shí)表示。通過(guò)整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一視圖； 語(yǔ)義信息豐富。通過(guò)關(guān)系推理可以發(fā)現(xiàn)新關(guān)系邊，獲得更豐富的語(yǔ)義信息； 可解釋性強(qiáng)。顯式的推理路徑對(duì)比深度
2022-11-22 15:37:08
一文揭秘！自底向上構(gòu)建知識(shí)圖譜全過(guò)程
2019-09-29 14:27:28
`開關(guān)電源工程師應(yīng)知應(yīng)會(huì)的測(cè)試知識(shí)圖譜，共計(jì)293個(gè)測(cè)試項(xiàng)目`
2021-04-08 16:26:28
科學(xué)知識(shí)圖譜繪制工具_(dá)SPSS和TDA的比較研究
2015-11-17 11:35:29
9 基于更好地提供家譜知識(shí)管理與信息檢索服務(wù)的目的，提出了建立基于本體的家譜知識(shí)圖譜模型的方法。采了本體技術(shù)解決了家譜管理模型中宗族人物關(guān)系知識(shí)建模問(wèn)題。利用了本體分子技術(shù)解決了家譜中動(dòng)態(tài)知識(shí)和多粒度
2017-11-02 14:50:2018 邵浩博士表示，知識(shí)圖譜的發(fā)展之所以相比深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較慢，是因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">知識(shí)圖譜的建立過(guò)程非常復(fù)雜：將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)是一項(xiàng)繁重的工作，還需要建立數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。如何保證知識(shí)的權(quán)威性，更需要技術(shù)專家和學(xué)術(shù)專家一同跨領(lǐng)域合作。
2018-04-27 09:55:34
4220 如果要為這一切找出緣由，知識(shí)圖譜顯然是其中之一。最近中國(guó)信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所聯(lián)合Gowild人工智能研究院以及業(yè)內(nèi)多家企業(yè)推出了業(yè)內(nèi)首份《知識(shí)圖譜白皮書》，為此，我們采訪了來(lái)自Gowild人工智能研究院的邵浩博士，和他一同討論了知識(shí)圖譜與人工智能“生命感”之間的關(guān)系。
2018-05-30 03:02:007491 傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)容易出現(xiàn)稀疏性和冷啟動(dòng)的問(wèn)題，而知識(shí)圖譜作為一種新興類型的輔助信息，近幾年逐漸引起了研究人員的關(guān)注，本文將向大家介紹知識(shí)圖譜的相關(guān)知識(shí)以及知識(shí)圖譜在推薦系統(tǒng)中可能的應(yīng)用價(jià)值。
2018-06-06 14:33:545468 現(xiàn)實(shí)世界中的很多場(chǎng)景非常適合用知識(shí)圖譜來(lái)表達(dá)。 比如一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)圖譜里，我們既可以有“人”的實(shí)體，也可以包含“公司”實(shí)體。人和人之間的關(guān)系可以是“朋友”，也可以是“同事”關(guān)系。人和公司之間的關(guān)系可以
2018-06-15 14:42:3210802 第一個(gè)部分介紹我們?yōu)槭裁葱枰?b class="flag-6" style="color: red">知識(shí)圖譜、知識(shí)圖譜的相關(guān)概念及其形式化表示；第二個(gè)部分將詳細(xì)介紹語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義網(wǎng)和鏈接數(shù)據(jù)等概念；最后，將結(jié)合實(shí)例對(duì)RDF和RDFS/OWL，這兩種知識(shí)圖譜基礎(chǔ)技術(shù)作進(jìn)一步的介紹。
2018-07-28 09:55:3111640 近年來(lái)，知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)展迅速，各種領(lǐng)域知識(shí)圖譜技術(shù)在很多領(lǐng)域或行業(yè)取得了顯著落地效果。在領(lǐng)域知識(shí)圖譜技術(shù)的落地實(shí)踐過(guò)程中涌現(xiàn)出一大批理論與工程問(wèn)題。
2018-08-07 08:21:1410125 作為知識(shí)圖譜領(lǐng)域形成過(guò)程的親歷者之一，文因互聯(lián)CEO鮑捷對(duì)知識(shí)圖譜的歷史淵源進(jìn)行了梳理，深度解析了該領(lǐng)域幾次發(fā)展的主要技術(shù)突破，并分析了其工業(yè)落地的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。
2018-08-27 10:41:2811670 知識(shí)圖譜本質(zhì)上是一種語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，但是它最主要的特點(diǎn)是一個(gè)非常大規(guī)模的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，之前的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)受限于我們處理的方法，更多是依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則去構(gòu)建，在規(guī)模方面受限于特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，谷歌在2012年首先提出知識(shí)圖譜的概念，在freebase的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了大量來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)體數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)。
2018-09-10 09:53:498167 知識(shí)圖譜構(gòu)建是使用各種技術(shù)從無(wú)到有構(gòu)造知識(shí)圖譜，而知識(shí)圖譜精化是使用各種技術(shù)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行完善。可見，要構(gòu)建一個(gè)完美的知識(shí)圖譜，需要經(jīng)過(guò)多個(gè)精化步驟。因此，知識(shí)圖譜構(gòu)建和知識(shí)圖譜精化是相輔相成、不可分割的。另外，本文將關(guān)系、文字和類型稱為精化目標(biāo)。
2018-09-23 09:46:006591 
本文需要進(jìn)一步研究知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。由于知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)大量的關(guān)系表，在做查詢的時(shí)候需要大量的表連接，速度非常慢，所以往往知識(shí)圖譜采用的是圖數(shù)據(jù)庫(kù)。
2018-09-23 10:21:004789 知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)機(jī)器認(rèn)知智能的基礎(chǔ)。機(jī)器認(rèn)知智能的兩個(gè)核心能力：“理解”和“解釋”，均與知識(shí)圖譜有著密切關(guān)系。首先需要給機(jī)器“理解與解釋”提出一種解釋。我認(rèn)為機(jī)器理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)是建立起從數(shù)據(jù)到知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)要素（包括實(shí)體、概念和關(guān)系）映射的一個(gè)過(guò)程。
2018-10-29 10:03:0726416 圖像的語(yǔ)義分析技術(shù)一直是圖像領(lǐng)域的研究難點(diǎn)之一，知識(shí)圖譜作為一種智能的知識(shí)組織方式，可以幫助用戶迅速、準(zhǔn)確地查詢到所需要的信息。本文首先提出了一種基于知識(shí)圖譜的圖像語(yǔ)義分析流程，然后采用了深度表達(dá)
2018-11-21 17:05:4017 浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)。主要研究方向?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)、生物醫(yī)學(xué)信息等。浙江省大數(shù)據(jù)智能計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任、中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語(yǔ)言與知識(shí)計(jì)算專業(yè)委員會(huì)副主任、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)知識(shí)工程與分布智能專業(yè)委會(huì)副主任、中文開放知識(shí)圖譜 OpenKG 發(fā)起人。
2018-11-26 10:02:495069 作為人工智能時(shí)代最重要的知識(shí)表示方式之一，知識(shí)圖譜能夠打破不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)隔離，為搜索、推薦、問(wèn)答、解釋與決策等應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐。
2018-12-17 15:08:229419 把成本作為創(chuàng)建知識(shí)圖譜的一種測(cè)量方法也能為其他評(píng)估方法鋪平道路。例如，可以通過(guò)成本查驗(yàn)為知識(shí)圖譜補(bǔ)充缺失信息提供新方法 [9]：一個(gè)人一年半開發(fā)知識(shí)圖譜應(yīng)該可以添加 2800 條陳述語(yǔ)句，這應(yīng)該是人力手動(dòng)產(chǎn)出的三元組數(shù)量。
2019-02-18 16:35:542691 
知識(shí)圖譜最早由Google提出，旨在提高搜索引擎命中率的一種算法。用戶在頁(yè)面輸入搜索關(guān)鍵字，然后搜索引擎根據(jù)一定的規(guī)則，反饋給用戶相關(guān)的信息。 這時(shí)我們可以從人工智能、知識(shí)的角度去分析用戶搜索
2019-02-28 21:15:23387 2018年4月阿里巴巴業(yè)務(wù)平臺(tái)事業(yè)部——知識(shí)圖譜團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華大學(xué)、浙江大學(xué)、中科院自動(dòng)化所、中科院軟件所、蘇州大學(xué)等五家機(jī)構(gòu)，聯(lián)合發(fā)布藏經(jīng)閣（知識(shí)引擎）研究計(jì)劃。
2019-04-17 09:31:0210155 知識(shí)圖譜從以前研究與產(chǎn)業(yè)界脫鉤，到現(xiàn)在領(lǐng)域知識(shí)圖譜成為研究的重點(diǎn)，開始面向解決實(shí)際的問(wèn)題。比如最近司法知識(shí)圖譜的構(gòu)建出現(xiàn)了不少研究成果。另外，知識(shí)圖譜用于解決問(wèn)答、推薦系統(tǒng)、圖像理解方面的論文也不斷在增加。
2019-05-11 09:38:094924 知識(shí)圖譜只是知識(shí)表示的一種，單單知識(shí)圖譜不足以表達(dá)現(xiàn)實(shí)世界的豐富語(yǔ)義，不足以解決所有問(wèn)題。比如很多領(lǐng)域有著豐富的 if-then 規(guī)則（比如故障維修、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配置），這些規(guī)則利用知識(shí)圖譜表達(dá)就很
2019-05-14 09:21:295085 近日，中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院正式發(fā)布《知識(shí)圖譜標(biāo)準(zhǔn)化白皮書》（2019版），星環(huán)科技受邀與阿里巴巴、中電科大數(shù)據(jù)研究院、京東集團(tuán)等21家知識(shí)圖譜領(lǐng)域相關(guān)企業(yè)、科研院所、高校共同參與聯(lián)合編寫工作
2019-09-27 20:05:45386 知識(shí)圖譜本質(zhì)上是一種語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。其結(jié)點(diǎn)代表實(shí)體（entity）或者概念（concept），邊代表實(shí)體/概念之間的各種語(yǔ)義關(guān)系。知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，其基本組成單位是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體
2020-01-08 13:52:168022 近期，華為云EI醫(yī)療智能體（EIHealth）采用自研醫(yī)學(xué)領(lǐng)域AI模型和知識(shí)圖譜技術(shù)，從公開發(fā)表的新冠學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中快速構(gòu)建新冠AI科研知識(shí)圖譜，協(xié)助科研人員更快速、有效地開展抗疫科學(xué)研究和藥物研發(fā)
2020-05-07 14:10:314027 日前，快商通在民營(yíng)醫(yī)療行業(yè)的知識(shí)圖譜項(xiàng)目「醫(yī)療知識(shí)圖譜工程平臺(tái)」獲得重大突破，11年耕耘產(chǎn)生質(zhì)變。
2021-03-16 16:31:221043 天津公司沉淀了多項(xiàng)重要知識(shí)圖譜模型的通用方法，搭建了完整的知識(shí)圖譜訓(xùn)練和推理應(yīng)用架構(gòu)，打造了構(gòu)建“一體兩面”的知識(shí)圖譜運(yùn)營(yíng)體系，在圖譜構(gòu)建、營(yíng)業(yè)推薦、存量保有等領(lǐng)域打造了6大標(biāo)桿應(yīng)用，正在持續(xù)優(yōu)化和推廣中。
2020-07-29 10:49:332682 知識(shí)圖譜是以圖的形式表現(xiàn)客觀世界中的實(shí)體及其之間關(guān)系的知識(shí)庫(kù)，實(shí)體可以是真實(shí)世界中的物體或抽象的概念，關(guān)系則表示了實(shí)體間的聯(lián)系。因此，知識(shí)圖譜能夠以結(jié)構(gòu)化的形式表示人類知識(shí)，通過(guò)知識(shí)表示和推理技術(shù)，可以給人工智能系統(tǒng)提供可處理的先驗(yàn)知識(shí)，讓其具有與人類一樣的解決復(fù)雜任務(wù)的能力[1~3]。
2020-08-27 18:01:3713532 
論文專欄：KDD2020知識(shí)圖譜相關(guān)論文分享 論文解讀者：北郵 GAMMA Lab 博士生 閆博 題目：魯棒的跨語(yǔ)言知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊 會(huì)議：KDD 2020 論文地址：https
2020-09-25 17:36:383408 引言 隨著BERT等預(yù)訓(xùn)練模型橫空出世，NLP方向迎來(lái)了一波革命，預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上均取得了驚人的成績(jī)。隨著各類預(yù)訓(xùn)練任務(wù)層出不窮，也有部分研究者考慮如何在BERT這一類模型中引入或者強(qiáng)化知識(shí)圖譜
2020-11-03 17:52:113795 
摘要：屬性是實(shí)體的重要組成部分，因此如何自動(dòng)獲取實(shí)體的屬性一直為知識(shí)圖譜領(lǐng)域的研究者所關(guān)注。由哈爾濱工業(yè)大學(xué)社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心推出的開放域中文知識(shí)圖譜《大詞林》是通過(guò)從文本中自動(dòng)挖掘?qū)嶓w
2020-11-05 09:23:594296 小米知識(shí)圖譜在中臺(tái)體系下不斷的成長(zhǎng)，2017年小米知識(shí)圖譜有了一些開放知識(shí)的積累， 2018年知識(shí)圖譜團(tuán)隊(duì)成立，2018年底，通用知識(shí)圖譜的構(gòu)建，百科類圖譜構(gòu)建完成，2019年中，業(yè)務(wù)拓展，線上
2020-11-24 09:41:511993 每逢雙十一等大促，各大平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)歸根到底是服務(wù)和體驗(yàn)的比拼。為專注好服務(wù)，蘇寧金融科技打造的千言智能客服機(jī)器人上線后，不斷在功能和算法方面進(jìn)行優(yōu)化。近日，千言機(jī)器人開始引入知識(shí)圖譜，強(qiáng)化機(jī)器人的知識(shí)
2020-11-27 18:23:262148 引言 隨著BERT等預(yù)訓(xùn)練模型橫空出世，NLP方向迎來(lái)了一波革命，預(yù)訓(xùn)練模型在各類任務(wù)上均取得了驚人的成績(jī)。隨著各類預(yù)訓(xùn)練任務(wù)層出不窮，也有部分研究者考慮如何在BERT這一類模型中引入或者強(qiáng)化知識(shí)圖譜
2020-12-26 10:14:062824 
1 什么是知識(shí)圖譜？ 通俗地講，知識(shí)圖譜就是把所有不同種類的信息（Heterogeneous Information）連接在一起而得到的一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。 知識(shí)圖譜這個(gè)網(wǎng)絡(luò)具備以下3種特性： 1.1
2020-12-26 10:23:223262 2021年1月8日，首批13家單位的知識(shí)圖譜平臺(tái)正式通過(guò)由中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院（以下簡(jiǎn)稱“電子標(biāo)準(zhǔn)院”）組織的知識(shí)圖譜產(chǎn)品認(rèn)證，并于第一屆知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇獲頒認(rèn)證證書。 ? ? ? 首批通過(guò)
2021-01-20 09:45:072188 本文分享一篇知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)匯報(bào)ppt，將知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)方法粗略分為四大類，涉及將近30篇優(yōu)秀論文，只簡(jiǎn)單介紹其核心思想，完整匯報(bào)ppt獲取請(qǐng)關(guān)注公眾號(hào)回復(fù)關(guān)鍵字：知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí) 1、翻譯距離
2021-02-10 16:52:002980 
? 知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技術(shù)，它在2012年由谷歌提出，成為建立大規(guī)模知識(shí)的殺手锏應(yīng)用，在搜索、自然語(yǔ)言處理、智能助手、電子商務(wù)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。知識(shí)圖譜
2021-01-29 16:27:423005 針對(duì)現(xiàn)有協(xié)同過(guò)濾推薦算法可解釋性不高和基于內(nèi)容推薦信息提取困難、推薦效率低等問(wèn)題，提岀一種融合知識(shí)圖譜和協(xié)同過(guò)濾的混合推薦模型，其由知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)結(jié)合模型RCKD和知識(shí)圖譜與協(xié)同過(guò)濾結(jié)合模型
2021-03-16 14:37:4310 知識(shí)圖譜（Knowledge Graph），在圖書情報(bào)界稱為知識(shí)域可視化或知識(shí)領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系。
2021-03-29 15:18:466186 知識(shí)圖譜是人工智能的重要基石，因其包含豐富的圖結(jié)構(gòu)和屬性信息而受到廣泛關(guān)注。知識(shí)圖譜可以精確語(yǔ)義描述現(xiàn)實(shí)世界中的各種實(shí)體及其聯(lián)系，其中頂點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體間的聯(lián)系。知識(shí)圖譜劃分是大規(guī)模知識(shí)圖譜
2021-03-18 10:10:479 隨著對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，越來(lái)越多的研究者開始使用更具表達(dá)力的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行建模。
2021-04-03 10:37:002356 
，同時(shí)借助圖注意力模型將知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)化信息反饋給語(yǔ)言模型，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜模型和語(yǔ)言模型的循環(huán)交替訓(xùn)練，使得在知識(shí)圖譜
2021-03-29 17:06:103778 
代表性的工業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜平臺(tái)以及知識(shí)圖譜生命周期過(guò)程中的相關(guān)可用工具，分析企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜平臺(tái)的構(gòu)建需求和面臨的問(wèn)題，闡述企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜平臺(tái)的構(gòu)建方法及過(guò)程。針對(duì)平臺(tái)化建設(shè)中遇到的問(wèn)題給出相應(yīng)的知識(shí)圖譜中臺(tái)解決方
2021-03-30 15:12:2913 為準(zhǔn)確表征知識(shí)圖譜中實(shí)體與關(guān)系屬性的關(guān)系，提出一種改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法。將表示多關(guān)系數(shù)據(jù)的三元組轉(zhuǎn)換為矩陣的形式與多個(gè)過(guò)濾器進(jìn)行卷積，產(chǎn)生不同特征圖并重構(gòu)為相應(yīng)的膠囊，每個(gè)膠囊代表一組
2021-03-30 15:18:3513 知識(shí)圖譜，是顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互聯(lián)系。
2021-04-01 14:02:508035 
知識(shí)圖譜作為符號(hào)主義發(fā)展的產(chǎn)物，是人工智能技術(shù)和系統(tǒng)中的重要組成部分，其在百科知識(shí)生物信息社交網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用。知識(shí)圖譜可視化查詢是理解和分析知識(shí)圖譜的重要技術(shù)，能夠幫助普通用戶
2021-04-02 09:53:024 知識(shí)圖譜作為符號(hào)主義發(fā)展的產(chǎn)物，是人工智能技術(shù)和系統(tǒng)中的重要組成部分，其在百科知識(shí)生物信息社交網(wǎng)絡(luò)以及網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用。知識(shí)圖譜可視化查詢是理解和分析知識(shí)圖譜的重要技術(shù)，能夠幫助普通用戶
2021-04-02 09:53:0216 知識(shí)圖譜的概念由谷歌于2012年提出，隨后逐漸成為人工智能領(lǐng)域的一饣研究熱點(diǎn)，已在信息搜索、自動(dòng)問(wèn)答、決策分析等應(yīng)用中發(fā)揮作用。雖然知識(shí)圖譜在各領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力，但不難發(fā)現(xiàn)目前缺乏成熟的知識(shí)圖譜
2021-04-14 11:37:1927 知識(shí)圖譜嵌入 knowledge graph embedding是將包含實(shí)體和關(guān)系的知識(shí)圖譜三元組嵌入到高維向量空間中，獲得實(shí)體和關(guān)系的數(shù)值表示，提取圖中相關(guān)信息，并進(jìn)行后續(xù)運(yùn)算推斷
2021-04-15 14:14:542490 
我的看法：知識(shí)圖譜不是NLP的未來(lái)，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">知識(shí)圖譜是另外一種與NLP有很多交集的技術(shù)。在目前所有已知的發(fā)展方向中，知識(shí)圖譜是最有可能長(zhǎng)期和NLP互利共生的技術(shù)。
2021-04-15 14:36:543337 
課程知識(shí)圖譜構(gòu)建已成為知識(shí)圖譜、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和知識(shí)服務(wù)等領(lǐng)域的重要硏究?jī)?nèi)容。以數(shù)學(xué)類課程為研究對(duì)象，構(gòu)建了數(shù)學(xué)課程本體，設(shè)計(jì)了基于數(shù)學(xué)課程木體的數(shù)學(xué)課程知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，提出了基于數(shù)學(xué)課程知識(shí)圖譜的知識(shí)
2021-04-22 14:17:303 知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí)通過(guò)將實(shí)體和關(guān)系嵌入連續(xù)低維的語(yǔ)義空間中，獲取實(shí)體和關(guān)系的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)信息。設(shè)計(jì)一種融合實(shí)體類別信息的類別增強(qiáng)知識(shí)圖譜表示學(xué)習(xí) CEKGRL）模型，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)與基于類別的實(shí)體表示，通過(guò)
2021-04-27 16:26:094 圖模型能夠直觀、完整地刻畫網(wǎng)絡(luò)流的連接模式，在網(wǎng)絡(luò)流行為分析中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但現(xiàn)有圖模型方法存在構(gòu)圖方式單一、信息包含不完整、分析手段不夠豐富等問(wèn)題，通過(guò)借鑒知識(shí)圖譜的概念，提出一種基于流知識(shí)圖譜
2021-05-24 16:10:248 1.摘要 本數(shù)據(jù)集由哈爾濱工業(yè)大學(xué)社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心（哈工大SCIR）秦兵教授和劉銘教授主持開發(fā)，是一個(gè)通用領(lǐng)域大規(guī)模條件性知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)集。本數(shù)據(jù)集源自于AG News文本分類語(yǔ)料，包含四個(gè)
2021-06-08 15:23:292033 面對(duì)相對(duì)復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)信息，知識(shí)圖譜能夠?qū)⑵浔磉_(dá)成更加便于理解的形式，通過(guò)可視化技術(shù)加以顯示并提供有價(jià)值的參考。但伴隨數(shù)據(jù)實(shí)體及實(shí)體關(guān)系的快速擴(kuò)増，知識(shí)圖譜的稀疏性和連通性不足等冋題日趨凸顯。提岀一種
2021-06-18 11:37:1111 基于科學(xué)知識(shí)圖譜的應(yīng)急救援可視化研究分析
2021-07-02 11:18:229 與會(huì)專家合影 2021年7月，IEEE P2807.4《科技知識(shí)圖譜指南》（Guide for Scientific Knowledge Graphs）標(biāo)準(zhǔn)啟動(dòng)會(huì)成功在北京召開。該標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目由北京
2021-08-06 17:56:002016 
基于軍事知識(shí)圖譜的作戰(zhàn)預(yù)案語(yǔ)義匹配方法研究 人工智能技術(shù)與咨詢 前天 本文來(lái)自《指揮與控制學(xué)報(bào)》?，作者梁汝鵬等 摘 要?提出了一種智能化的預(yù)案語(yǔ)義匹配方法,基于軍事知識(shí)圖譜,建立知識(shí)圖譜與作戰(zhàn)預(yù)案
2021-11-11 11:08:291301 
基于知識(shí)圖譜的直升機(jī)飛行指揮模型研究 人工智能技術(shù)與咨詢 昨天 本文來(lái)自《無(wú)線電工程》，作者齊小謙 摘?要：?針對(duì)當(dāng)前直升機(jī)飛行指揮效率低下、數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜和智能化層次低等問(wèn)題，提出了基于知識(shí)圖譜
2021-11-16 10:51:591374 
知識(shí)圖譜及其在安全領(lǐng)域的應(yīng)用 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文作者 作者：Toky ， 由 Seebug Paper 發(fā)布 1. 知識(shí)圖譜是什么？ 1.1 知識(shí)（Knowledge）是什么？ 知識(shí)圖譜
2021-12-04 16:01:421536 規(guī)則引導(dǎo)的知識(shí)圖譜聯(lián)合嵌入方法 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文來(lái)自《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》?，作者姚思雨等 摘 要?近年來(lái)，大量研究工作致力于知識(shí)圖譜的嵌入學(xué)習(xí)，旨在將知識(shí)圖譜中的實(shí)體與關(guān)系映射到低維連續(xù)
2021-12-28 10:42:12574 基于位置的知識(shí)圖譜鏈接預(yù)測(cè) 人工智能技術(shù)與咨詢? 本文來(lái)自《中文信息學(xué)報(bào)》，作者張寧豫等 摘?要: 鏈接預(yù)測(cè)是知識(shí)圖譜的補(bǔ)全和分析的基礎(chǔ)。由于位置相關(guān)的實(shí)體和關(guān)系本身?yè)碛胸S富的位置特征，該文提出
2021-12-31 10:07:12344 
作者：Xu LIANG編譯：ronghuaiyang 首發(fā)：AI公園公眾號(hào)導(dǎo)讀一文打盡圖嵌入Translate模型，各種模型的動(dòng)機(jī)，優(yōu)缺點(diǎn)分析。本文對(duì)知識(shí)圖譜...
2022-01-26 19:54:106 近日，科大訊飛以第一名的成績(jī)登頂世界頂級(jí)人工智能挑戰(zhàn)賽Open Graph Benchmark(OGB)知識(shí)圖譜榜單!
2022-02-15 15:32:442305 摘要: 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，海量數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，從中尋找有用信息，抽取對(duì)應(yīng)知識(shí)的需求變得越來(lái)越強(qiáng)烈。針對(duì)該需求，知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并在實(shí)現(xiàn)知識(shí)互聯(lián)的過(guò)程中日益發(fā)揮重要作用。信息抽取作為構(gòu)建知識(shí)圖譜
2022-03-22 16:59:43621 
作為底層AI的重要技術(shù)之一，知識(shí)圖譜可用于迅速描述事物的概念及其相互關(guān)系，而且被廣泛應(yīng)用于智能搜索、智能問(wèn)答、個(gè)性化推薦、情報(bào)分析、反欺詐等領(lǐng)域。知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，也是數(shù)據(jù)能力最為直接的體現(xiàn)。
2022-04-01 15:09:201701 知識(shí)圖譜作為AI從感知智能邁向認(rèn)知智能的基礎(chǔ)，始終是將多元概念及關(guān)系有機(jī)整合并推理出新知識(shí)的關(guān)鍵技術(shù)。在剛剛過(guò)去的星環(huán)科技2022春季新品發(fā)布周上，星環(huán)科技知識(shí)圖譜平臺(tái)Sophon KG推出了 3.1版本。
2022-05-11 16:08:091378 1.1 什么是知識(shí)圖譜 ? 知識(shí)圖譜是一種用圖模型來(lái)描述知識(shí)和建模世界萬(wàn)物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法[1]。知識(shí)圖譜由節(jié)點(diǎn)和邊組成。節(jié)點(diǎn)可以是實(shí)體，如一個(gè)人、一本書等，或是抽象的概念，如人工智能、知識(shí)圖譜
2022-06-01 19:54:034434 
摘要 知識(shí)圖譜是一種基于圖的結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示方式。如何構(gòu)造大規(guī)模高質(zhì)量的知識(shí)圖譜， 是研究和實(shí)踐面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。提出了一種基于互聯(lián)網(wǎng)群體智能的協(xié)同式知識(shí)圖譜構(gòu)造方法。該方法的核心是一個(gè)持續(xù)運(yùn)行
2022-08-06 15:05:351334 
知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建是知識(shí)圖譜中具有極強(qiáng)挑戰(zhàn)性且巨大應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)方向。就實(shí)體抽取技術(shù)，達(dá)觀數(shù)據(jù)副總裁、上海市人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)委員王文廣提到“狹義的實(shí)體抽取，即命名實(shí)體識(shí)別（NER）技術(shù)發(fā)展
2022-09-05 09:36:36620 
知識(shí)嵌入（Knowledge Embedding）將知識(shí)圖譜中的關(guān)系和實(shí)體嵌入向量空間進(jìn)行表示。
2022-09-05 14:17:161309 一、知識(shí)圖譜概論 ? ? ? ? 1.1知識(shí)圖譜的起源和歷史 1.2知識(shí)圖譜的發(fā)展史——從框架、本體論、語(yǔ)義網(wǎng)、鏈接數(shù)據(jù)到知識(shí)圖譜 1.3知識(shí)圖譜的本質(zhì)和價(jià)值 1.4知識(shí)圖譜VS傳統(tǒng)知識(shí)庫(kù)VS關(guān)系
2022-09-17 10:12:27444 常觀察到的實(shí)體事實(shí)，如何將知識(shí)整合到語(yǔ)言表征中已引起越來(lái)越多的關(guān)注。 二、知識(shí)圖譜語(yǔ)言模型（KGLM）：通過(guò)選擇和復(fù)制實(shí)體來(lái)學(xué)習(xí)并呈現(xiàn)知識(shí)。 ERNIE-Tsinghua：通過(guò)聚合的預(yù)訓(xùn)練和隨機(jī)
2022-10-07 09:25:191635 從一開始的Google搜索，到現(xiàn)在的聊天機(jī)器人、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、證券投資、智能醫(yī)療、自適應(yīng)教育、推薦系統(tǒng)，無(wú)一不跟知識(shí)圖譜相關(guān)。 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，萬(wàn)物互聯(lián)成為了可能，這種互聯(lián)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也在爆發(fā)
2022-10-14 10:40:15443 
作者：?cooldream2009? 我們構(gòu)建知識(shí)圖譜的目的，在于利用知識(shí)圖譜來(lái)做一些事情。有效利用知識(shí)圖譜，就是要考慮知識(shí)圖譜的具備的能力，知識(shí)圖譜具有哪些能力呢，首先我們知道知識(shí)圖譜包含了海量
2022-10-18 09:26:351111 
知識(shí)圖譜丨知識(shí)圖譜賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 相互關(guān)聯(lián)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的鮮明特征。激增且日益復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)正通過(guò)各種方式對(duì)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。如何正確理解和解讀數(shù)據(jù)，發(fā)掘其內(nèi)在價(jià)值，從而推動(dòng)企業(yè)的智能決策備受
2022-10-22 09:46:48707 多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用 知識(shí)圖譜本質(zhì)上是基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)（semantic network）的知識(shí)庫(kù)，旨在描述客觀世界的概念、實(shí)體、事件及其之間的關(guān)系。 知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）的概念最先
2022-10-26 10:39:17759 國(guó)雙數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)劉燕 對(duì)比 2020 和 2019 年 Gartner 發(fā)布的人工智能領(lǐng)域的技術(shù)“成熟度曲線”(Hype Cycle)，在短短 1 年時(shí)間，知識(shí)圖譜的成熟度由創(chuàng)新觸發(fā)階段一躍達(dá)到預(yù)期
2022-11-07 15:17:10663 
本評(píng)測(cè)任務(wù)參考 TAC KBP 中的 Cold Start 評(píng)測(cè)任務(wù)的方案，圍繞金融研報(bào)知識(shí)圖譜的自動(dòng)化圖譜構(gòu)建所展開。評(píng)測(cè)從預(yù)定義圖譜模式（Schema）和少量的種子知識(shí)圖譜開始，從非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中構(gòu)建知識(shí)圖譜。
2022-11-24 14:54:11689 知識(shí)圖譜嵌入(KGE)是一種利用監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)嵌入以及節(jié)點(diǎn)和邊的向量表示的模型。它們將“知識(shí)”投射到一個(gè)連續(xù)的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個(gè)維度（用來(lái)表示知識(shí)存儲(chǔ)的內(nèi)存效率）。向量空間中，每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)概念，每個(gè)點(diǎn)在空間中的位置具有語(yǔ)義意義，類似于詞嵌入。
2023-07-31 16:07:55565 
這對(duì)知識(shí)表示領(lǐng)域來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的步驟。長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，人們關(guān)注的是明確的知識(shí)，例如嵌入在文本中的知識(shí)，有時(shí)也被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及以結(jié)構(gòu)化形式存在的知識(shí)，例如在數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)圖譜（KGs）[123]中。
2023-08-24 14:50:16391 
上圖是之前，我基于大語(yǔ)言模型構(gòu)建知識(shí)圖譜的成品圖，主要是將金融相關(guān)的股票、人物、漲跌幅之類的基金信息抽取出來(lái)。
2023-08-24 16:56:517114 
8月24日-27日，第十七屆全國(guó)知識(shí)圖譜與語(yǔ)義計(jì)算大會(huì)(CCKS 2023)在沈陽(yáng)成功舉辦。大會(huì)聚焦“知識(shí)圖譜賦能通用AI”，邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外知名學(xué)者、產(chǎn)業(yè)界知名發(fā)言人員介紹相關(guān)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)
2023-08-31 16:02:51366 
本文作者 |? 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語(yǔ)言模型和知識(shí)圖譜融合的三種路線
2023-10-29 15:50:01530 
知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中概念、實(shí)體及其關(guān)系。是融合了認(rèn)知計(jì)算、知識(shí)表示與推理、信息檢索與抽取、自然語(yǔ)言處理、Web技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘等等方向的交叉學(xué)科。人工智能是以傳統(tǒng)符號(hào)派與目前流行的深度神經(jīng)網(wǎng)路為主，如下圖所示，知識(shí)圖譜發(fā)展史。
2024-01-08 10:57:38206 
對(duì)于語(yǔ)言模型（LLM）幻覺，知識(shí)圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫(kù)。知識(shí)圖譜提供更準(zhǔn)確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息，減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。
2024-02-22 14:13:03208 
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