Knowledge Graph Studio 采用了一个创新的技术架构设计,它巧妙地将知识图谱、向量检索和 RAG 系统进行了有机整合。核心架构基于NoSQL数据库(如MongoDB)构建,这种选择带来了显著优势:首先是模式灵活性,能够适应知识图谱动态演进的需求;其次是查询性能,支持大规模数据的高效检索;最后是可扩展性,便于横向扩展以应对数据量...
实体是知识图谱中的最基本 元素,不同的实体间存在不同的关系。 内容通常作为实体和语义类的名字、描述、解释等,可以由文 本、图像、音视频等来表达。 属性和属性值实体的特性称为属性,例如:图 6.9 中的首都这 个实体有“面积”、“人口”两个属性;学生这个实体,有学号、姓名、 年龄、性别等属性。每个属性都有...
知识图谱(Knowledge Graph)主要是用于描述现实世界中的实体(区别于概念,是指客观世界中的具体实物,如张三,李四等)、概念(人们在认识世界过程中形成的对客观事物的概念化表示,如人、动物等)及事件间的客观关系。知识图谱的构建过程即从非结构化数据(图像等)或半结构化数据(网页等)中抽取信息,构建结构化数据(三元组,...
由节点(Point)和边(Edge)组成的网状的知识结构,也就是数据结构中的图(Graph)。 每个节点表示现实世界中存在的实体Entity,每条边为实体与实体之间的关系 每个节点代表的实体还存在着一些属性,比如“梅西”这个节点,可以把生日、国籍、球队等一些基本信息作为属性。
1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 回到顶部 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识...
AI普及教育_知识图谱(Knowledge Graph), 视频播放量 127、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AI普及教育, 作者简介 一个普通的AI普及教育自媒体,相关视频:AI普及教育_知识图谱基本要素,AI普及教育_知识图谱发展历程,AI普及教育_知识
知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity)、 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: ...
A knowledge graph consists of a set of interconnected typed entities and their attributes. 即,知识图谱是由一些相互连接的实体和他们的属性构成的。换句话说,知识图谱是由一条条知识组成,每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。 在知识图谱中,我们用RDF形式化地表示这种三元关系。RDF(Resource...
知识图谱(Knowledge Graph/Vault)又称为科学知识图谱,其本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous...
6.4.上机实践案例：利用GraphDB完成知识图谱的存储与检索 七、知识推理 7.1.知识图谱中的推理技术概述 7.2.归纳推理：学习推理规则 a.归纳逻辑程设计Øb.关联规则挖掘 c.路径排序算法 上机实践案例：利用AMIE+算法完成Freebase数据上的关联规则挖掘 7.3.演绎推理：推理具体事实 Ø a.马尔可夫逻辑网 b.概率...