前 言大规模语言模型在多种自然语言处理相关任务上展现了惊人的能力，如智能问答等，但是其推理能力尚未充分展现。本文首先介绍大模型进行推理的经典方法，然后进一步介绍知识图谱与大模型融合共同进行推理的工作。文章一：使用思维链提示方...

【知识图谱】neo4j-community-5.15.0社区版安装步骤前言所需环境配置1.安装JDK（1）测试一下（2）安装2.配置JDK环境3.安装neo4j4.配置neo4j环境5.测试安装结果前言(经历过各种版本NEO...

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介...

说明因为我也刚接触知识图谱，就是小白，本篇博客相当于一些入门级的Cypher语句的举例，然后具体说明一下NEO4J Desktop导入CSV文件是怎么实现的，以及他的一些基本操作，适合刚接触的小伙伴。如果大家对于NEO4J的...

ACE2005数据集介绍、预处理及事件抽取参考链接：https://www.jianshu.com/p/71ed0d780210（感谢作者鲜芋牛奶西米爱solo，这篇博客介绍的非常详细） https://zhuanlan.z...

基本信息这是23年6月发表在arxiv上的一篇文章。文章综述了目前的大模型和知识图谱结合的研究现状，将二者结合的研究分为三大类，并进行了详细的总结和展望。博客创建者武松作者标签人工智能，深度学习，大语言模型，知识图谱1. 摘...

1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG 是一种用于表示实体和实体之间关系的图形结构。它是一种有向图，其中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。知识图谱可以用于各种人工智能任务，例如问答系统、推荐系统、语...

论文链接：代码链接：实验室链接：知识图谱已成为提升推荐系统性能的重要资源，能提供丰富的事实信息并揭示实体间的深层语义联系。然而，并非图谱中的每一种关系都与推荐任务息息相关。事实上，一些无关的实体关系可能掺杂噪音，干扰系统对用...

本文内容整理自《知识语义框架SPG》白皮书白皮书下载地址：https://spg.openkg.cn/download OpenSPG GitHub：https://github.com/OpenSPG/openspg，欢...

1.知识图谱的表示形式用RDF形式化地表示这种三元关系（即）。RDF(Resource Description Framework ，即资源描述框架，是W3C制定的，用于描述实体/资源的标准数据模型。RDF图中一共有三种类型...

1.背景介绍图数据挖掘是一种利用图结构数据的方法，以解决各种复杂问题。在社交网络分析和知识图谱等领域，图数据挖掘具有广泛的应用前景。本文将从背景、核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具推荐和未来趋势等方面进行全面阐述。...

介绍PKUMOD毕业生，湖南大学李友焕副教授论文《VEND:Vertex Encoding for Edge Nonexistence Determination》被ICDE 2023 接收。这篇文章提出了一个在图数据领域至...

前序文章：【知识图谱】实践篇——基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统实践：part1项目介绍与环境准备【知识图谱】实践篇——基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统实践：part2知识获取与图谱构建、服务...

方面一：由protege生成数据，导入Neo4j1. protege导出owl文件2.转换 1˃owl文件还是上述creature.owl文件（protege导出的） 2˃jar包：rdf2rdf-1.0.1-2.3....

给研究生的真诚建议（将会分篇发布）【1】学会享受孤独。研究生接触的大部分都是舍友和课题组同门，除了上课和在宿舍其余时间多是待在工位。读研究生大家都是有自己的目标，所以要沉下心来去看文献搞科研做自己的事儿，多产出成果比无用...

这里写目录标题论文资源在这里基于自然语言处理的产业链知识图谱构建_毛瑞彬（2022 情报学报）chap1 面向产业链知识图谱构建的自然语言处理BERT模型BERT采用Transformer编码器作为模型主体结构，完全基于多头...

背景：本人在建立知识图谱的过程中需要导入23w条节点之间的关系，把csv放到import下之后就开始导入，导了一晚上没导完。文章目录Neo4j的操作是一次性的一、找到解决方法二、找到新的解决方法Neo4j的操作是一次性的提示...

关系抽取有基于字符模式的抽取、基于语法模式的抽取、基于语义模式的抽取、自动化模式抽取和基于学习的抽取。基于学习的抽取是目前的主流方法，因此主要介绍基于学习的抽取。 基于学习的抽取分为基于监督学习、基于弱监督学习和基于远程学习...

作者：朱祥茹、段忠杰、汪诚愚、黄俊导读用户生成内容（User Generated Content，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大...

目录前言1 背景知识2 基于深度学习改进问句解析模型2.1 谓词匹配2.2 问句解析2.3 逐步生成查询图3 基于深度学习的端到端模型3.1 端到端框架3.2 简单嵌入技术4 优势4.1 深入的问题表示4.2 实体关系表示深...

OpenKE是THUNLP基于TensorFlow、PyTorch开发的用于将知识图谱嵌入到低维连续向量空间进行表示的开源框架。在OpenKE中，我们提供了快速且稳定的各类接口，也实现了诸多经典的知识表示学习模型。该框架易于...

本文从UP主同济子豪兄的图神经网络视频中习得，大部分PPT源自斯坦福CS224W课程，链接：同济子豪兄的个人空间-同济子豪兄个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com 1、知识图谱怎末根据数据建立一个关系网？（1）可...

项目三气象知识图谱的构建及区域积水地区预测：奈天昏地暗，斗转星移。风骤紧，缥缈风头云乱。用知识图谱构建气象知识图谱，在结合具体地点地势做到即使预警，将技术及时的落地才是王道。项目需求分析我拿到手上的需求是这样的，需求一需要将...

电网知识图谱项目总结（2）从局部文档RDF到全局知识图谱构建文章目录电网知识图谱项目总结（2）从局部文档RDF到全局知识图谱构建背景构建规范构建框架最终结果总结背景上一篇总结了三元组抽取的具体操作，最终结果是每个文档内对应的...

大型语言模型(LLM 能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真...

推荐系统读书笔记（一）：KGAT原文：https://doi.org/10.1145/3292500.3330989传统方法如因子分解机(FM 将user-item关系+侧信息建模其视为一个监督学习问题，由于忽略了实例或项目...

1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph 是一种表示实体(entity 和关系(relation 的数据结构，它可以帮助计算机理解和推理人类语言中的知识。知识图谱的核心思想是将知识表示为一种结构化的形式，使得计算...

目录摘要部分四元数时间戳时间信息对四元数的影响知识图谱里的结构信息时序注意模块重要性加权的图卷积网络引言部分现有方法的不足本文主要贡献准备工作问题定义大部分方法的缺陷本文方法框架时序注意模块实体分类带有注意力机制的双向长短期...

项目背景在科技发达和信息爆炸的时代, 如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为人们研究的目标. 问答系统作为解决此问题的重要途径之一, 其主要通过对已有数据信息进行检索和分析, 并最终返回问题答案或其他相关信息. 近年来,...

1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph 是一种用于表示实体(Entity 及其关系(Relation 的数据结构，它可以帮助计算机理解人类语言中的信息，并进行更智能化的处理。知识图谱的核心是将实体和关系抽象成图...

数据源是airports和flights的数据集，网上能够找到。flights为了能导入Neo4j，第1，2列做了改动。airports数据是这样的：flights数据是这样的：from起始机场id，to结束机场id 导入...

文献题目：TEMPORAL LINK PREDICTION VIA REINFORCEMENT LEARNING 文献时间：2021摘要带有时间戳的大量事件数据的可用性引起了对动态知识图（KGs）的研究。 在动态知识图谱中，...

许斌，基础教育知识图谱赋能智慧教育，《人工智能》2019年03期一、挑战全学科、知识点全覆盖、知识点准确性、图谱可用性（知识检索与访问效率要高）二、构建流程参考教育部颁布的课程标准和教材，知识工程师利用领域本体构建工具手工建...

1.背景介绍推荐系统是现代信息服务和电子商务的核心组成部分，它的目的是根据用户的历史行为、实时行为和预测行为，为用户推荐相关的物品。推荐系统的主要挑战在于处理大规模、高维、稀疏的用户行为数据，以及提高推荐质量和用户体验。知识...

一.前言笔记参考b站同济子豪兄的视频而成，源于斯坦福CS224W学完本章，你将会对图神经网络有初步的了解，同时对于应用层面也有初步的印象1.1关键词图机器学习、图数据挖掘、图神经网络（GNN）、图卷积神经网络（GCN）、知识...

概要：part1：知识图谱模型设计方法论 part2：知识图谱语义类型设计 part3：知识图谱语义关系设计目录文章目录前言学习背景一、概要二、 知识图谱模型设计方法论三、 知识图谱语义类型设计 3.1.UMLS语义类型：...

本文作者：陈矫彦（曼彻斯特大学&牛津大学）、耿玉霞（浙江大学）、陈卓（浙江大学）、Jeff Z. Pan（爱丁堡大学）、何源（牛津大学）、 Ian Horrocks（牛津大学）、陈华钧（浙江大学）发表期刊：Proceedin...

近期，第三届知识图谱产业发展论坛暨知识图谱与大模型融合研讨会在北京召开。会上，《知识图谱与大模型融合实践研究报告》正式发布！该白皮书是由中国电子技术标准化研究院依托知识图谱产业推进方阵、全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组...

知识图谱表示用某种语言对知识图谱进行建模，从而方便知识运算。符号知识表示 ：以符号逻辑为基础的知识表示方法。 特点：易于刻画显示、离散的知识。具有内生的可解释性。 不足：部分隐性知识不易符号化表示，故知识表示不完备失去鲁棒...

vue+flask基于知识图谱的抑郁症问答系统 抑郁症已经成为当今社会刻不容缓需要解决的问题，抑郁症的危害主要有以下几种：1.可导致病人情绪低落：抑郁症的病人长期处于悲观的状态中，感觉不到快乐，总是高兴不起来。2.可导致工作...

图技术利用neo4j、networkx、dgl、python做图分析挖掘【1】最短路径算法dijkstra 【2】基于networkx的隐性集团关系识别模型 【3】基于Neo4j的担保社群型态分析挖掘 【4】基于python...

摘要：AIGC和多模态知识图谱（MMKG）中的知识获取又是怎么实现的呢？他们之间有什么关联呢？本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之四 AIGC for MMKG》，作者：码上开花_La...

导言 语音识别技术作为人机交互领域的重要组成部分，近年来取得了巨大的发展。本文将深入研究语音识别与人机交互的发展历程、遇到的问题、解决过程、未来的可用范围，以及在各国的应用和未来的研究趋势。我们将探讨在这个领域...

知识图谱是一种以图形结构来表示知识的方法，它由实体（节点）和实体之间的关系（边）组成。在大规模知识图谱中，实体和关系的数量庞大，因此对于知识图谱的有效管理和查询变得至关重要。Neo4j是一种强大的图数据库，它提供了高效的图形...

SpringBoot整合Neo4j，最新版本适用，超通俗详细讲解0.前言​ 跟着班导师做项目的时候遇到社交网络的部分，而传统的关系数据库不能很好解决数据之间的关系，因此采用图数据的方式进行存储。Neo4j算是主流的图数据库，...

1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph, KG 是一种数据结构，用于表示实体(entity 和关系(relation 之间的联系。知识图谱可以用于各种应用，如搜索引擎优化、推荐系统、语义搜索、自然语言处理等。在...

知识图谱方向重要综述，几乎是必看！文章太长了，小破网和小破电脑快要卡爆了…从三个角度来浏览文章，泛读，精读以及总结。文章巨长预警！！！⚠️⚠️⚠️文章巨长预警！！！⚠️⚠️⚠️文章巨长预警！！！⚠️⚠️⚠️点击这里跳到知乎看...

**1.**对于模糊查找，可以使用Neo4j提供的Cypher查询语言中的正则表达式来实现。 以下是一个简单的示例：在上述示例中，可以将 propertyName 替换为您要搜索的属性名称，并将 keyword 替换为您要模...

如何使用py2neo优雅的进行增删改查1.py2neo介绍2.CRUD2.1 连接数据库2.2 增加2.2.1 无需考虑冲突2.3 查询2.4 修改2.5 删除1.py2neo介绍py2neo是一个客户端库和工具包，用于从P...

文章目录知识图谱简单介绍什么是知识图谱？知识图谱的作用是什么？知识图谱嵌入知识图谱补全知识图谱推理知识图谱应用知识图谱实现的方法有哪些？基于手工构建基于自动化构建基于迁移学习基于半自动化构建知识图谱的发展趋势是什么？多模态知...