中文知识图谱(Chinese Knowledge Graph)1,最早起源于Google Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应用,包括语义搜索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等等。百度2、搜狗以及复旦大...
三元组的表现形式主要有两种:①实体—关系—实体 ②实体—属性—属性值,通过三元组将信息构成路径(graph_path),下面是两个最简单的图谱表现单元: 构建三元组结构图谱的优点 ①通过自助的推理机制,可以推导新的实体之间的关系,通过新实体的关系,可以让机器学习更多的实体关系,丰富知识图谱的架构 ②三元组的结构路径,...
中文知识图谱(Chinese Knowledge Graph)1,最早起源于Google Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应用,包括语义搜索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等等。百度2、搜狗以及复旦大...
【新智元导读】微软亚洲研究院10月27日正式发布Microsoft Concept Graph知识图谱 和Microsoft Concept Tagging 模型,用于帮助机器更好地理解人类交流并且进行语义计算。微软在官方微信号中称,新发布的知识图谱和标签模型可以为机器提供文本理解的常识性知识,其中,知识图谱包含了540万条概念。这被认为是让计算机掌握常识的一...
近日,微软亚洲研究院发布全新的、能帮助计算机更好运作的微软知识图谱(Microsoft Concept Graph)和 概念标签模型(Microsoft Concept Tagging),机器可以更好地理解人类交流并且进行语义计算。 微软知识图谱(Microsoft Concept Graph) Microsoft Concept Graph 是一个大型的知识图谱系统。包含的知识来自于数以亿计的网页和多年...
#人工智能# #AI应用# #AI大模型# 随着AI人工智能技术的不断发展,一些领域有关的概念和缩写总是出现在各种文章里,像是 Prompt Engineering、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱 等等,但是这些技术和概念也的的确确在AI大模型的发展中扮演着至关重要的角
近日,微软亚洲研究院发布全新的、能帮助计算机更好运作的微软知识图谱(Microsoft Concept Graph)和 概念标签模型(Microsoft Concept Tagging),机器可以更好地理解人类交流并且进行语义计算。 微软知识图谱(Microsoft Concept Graph) Microsoft Concept Graph 是一个大型的知识图谱系统。包含的知识来自于数以亿计的网页和多年...
近日,微软亚洲研究院发布全新的、能帮助计算机更好运作的微软知识图谱(Microsoft Concept Graph)和 概念标签模型(Microsoft Concept Tagging),机器可以更好地理解人类交流并且进行语义计算。 微软知识图谱(Microsoft Concept Graph) Microsoft Concept Graph 是一个大型的知识图谱系统。包含的知识来自于数以亿计的网页和...
知识图谱最早是由谷歌在2012年提出的,旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念,如人物、商品、景点、电影等。时任谷歌高级副总裁艾米特·辛格尔一语道破知识图谱的重要意义:“构成这个世界的是实体,而非字符串(things,not strings)。”在知识图谱中,每个实体或概念有个唯一的标识符,其属性用来刻画实体的内在特性,而关...
知识图谱是一种通过图链接的抽象符号来表示物理世界和认知世界的方式，并作为不同个体认知世界、交换信息的桥梁。知识图谱通常用（主语、谓词、宾语）三元组来表示知识，如（世界卫生组织，总部，瑞士 日内瓦）表示“世界卫生组织的总部设置在瑞士日内瓦”。知识图谱涉及的技术领域 内容摘自《知识图谱与认知智能》