1.知识图谱构建(概念,工具,实例调研)知识图谱(Knowledge graph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自Semantic Web(语https://blog.csdn.net/xs1997/article/details/109257727

2.创新知识图谱打造AI大模型这一面向中医药领域的大模型是中国第一个基于知识图谱检索增强技术打造的中医药大语言模型,在技术层面实现了全面国产化,通过深度挖掘和分析海量中医证候数据,并与知识图谱交互,能够帮助临床医生进一步提高诊疗效率,优化医疗服务和中医药研究模式,助力实现知识积累和数据共享。http://ex.chinadaily.com.cn/exchange/partners/82/rss/channel/cn/columns/snl9a7/stories/WS67121d68a310b59111d9ea7c.html

3.什么是人工智能的知识图谱?知识图谱的组成构建应用有哪些数据建模:将抽取到的实体、关系和属性等信息转化为图形化的知识图谱模型。 知识推理:通过算法和模型对知识图谱进行推理和生成新的知识。 知识图谱的应用 知识图谱可以应用于多个领域,如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例: https://cloud.tencent.com/developer/article/2286418

4.人工智能技术基础系列之:知识图谱51CTO博客2.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 知识图谱技术的核心算法包括实体识别、关系抽取、实体链接、实体归类等。下面我们将逐一介绍这些算法的原理、具体操作步骤以及数学模型公式。 2.1 实体识别 实体识别(entity recognition)是将文本中的实体标记为实体实例的过程。主要包括以下步骤: https://blog.51cto.com/universsky/8996522

5.什么是知识图谱?有哪些模型?指标?规则?“图谱”的时代 知识图谱自从2012年开始发酵,愈演愈烈,行业顶端的佼佼者纷纷发布企业知识图谱应用,知识图谱能为企业实现数据价值。只能说,图技术快速发展,业务需求不论变化与否https://www.jianshu.com/p/8266518c6fd4

6.知识图谱的本体模型设计和ER模型设计的区别人人都是产品经理所以本体设计和传统的数据库或者数仓设计一样,需要强依赖于业务流程和业务需求。刚刚接触知识图谱和本体的时候,我曾错误的将本体设计和ER设计等同起来,甚至为了简便直接将ER模型当作本体模型使用。 本篇文章将会分享相关经验,通过举个小例子来讨论下本体设计和关系型数据库ER图的区别。 https://www.woshipm.com/pd/1573106.html

7.知识图谱知识图谱构建技术一览知识图谱由数据层(data layer)和模式层(schema layer)构成。 模式层是知识图谱的概念模型和逻辑基础,对数据层进行规范约束. 多采用本体作为知识图谱的模式层,借助本体定义的规则和公理约束知识图谱的数据层。也可将知识图谱视为实例化了的本体,知识图谱的数据层是本体的实例。如果不需支持推理, 则知识图谱(大多是自https://info.ustb.edu.cn/ITxy/jswd/f9c69c2f22a04495931f2d5cca087297.htm

8.如何理解大模型与知识图谱之间的关系?资料来源：《知识图谱与大模型融合实践研究报告》中国电子技术标准化研究院发布稿-2023年8月 1.3 作为https://www.zhihu.com/question/590846667/answer/3319697882?utm_id=0

9.AI2等提出自动知识图谱构建模型COMET,接近人类表现机器之心自动知识图谱的构建一般关注百科知识,从而被限定在一个定义好的实体和可建模关系的空间内。但是,常识知识并不能很好地符合「实体 1-关系-实体 2」这样常用的知识图谱构建结构。 同时,近期深度语境语言模型(即预训练语言模型)的研究进展有助于探索新的模式——一种超越传统抽取方法(extractive method)的常识知识图谱构https://www.jiqizhixin.com/articles/19070702

10.西普霍斯申请基于大语言模型的知识图谱构建专利,为构建知识图谱提供金融界2024年12月24日消息,国家知识产权局信息显示,北京西普霍斯科技有限公司申请一项名为“一种基于大语言模型的知识图谱构建方法及系统”的专利,公开号 CN 119168026 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明提供一种基于大语言模型的知识图谱构建方法及系统,涉及数据挖掘技术领域,包括数据采集模块、数据识别模块https://www.163.com/dy/article/JK6RAQNL0519QIKK.html

11.融合事实信息的知识图谱嵌入——语义匹配模型–OmegaXYZANALOGY模型 基于神经网络的匹配 语义匹配能量模型 (SME) 神经张量网络模型 (NTN) 多层感知机 (MLP) 神经关联模型 (NAM) 语义匹配模型总结 知识图谱嵌入 知识图谱(KG)是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分,也称为事实https://www.omegaxyz.com/2020/01/13/kge-semantic-matching-models/