虽然知识图谱(Knowledge Graph)的概念较新,但它并非是一个全新的研究领域,早在2006年,Berners Lee就提出了数据链接(linked data)的思想,呼吁推广和完善相关的技术标准如URI(Uniform resource identifier),RDF(resource discription framework),OWL(Web ontology language),为迎接语义网络的到来做好准备。随后掀起了一场语...
spatiotemporal knowledge acquisition technique layer, spatiotemporal knowledge management layer, spatiotemporal knowledge graph layer, software/tools layer, and industrial application layer. Thirdly this
这里主要提出很多模型是等价的,需要提出一个同一的框架去理解知识图谱,作者举了多个例子,最后总结说 对知识表示和推理的统一理解较少。然而,一项类似于图网络统一框架的统一研究将有助于弥合这一研究鸿沟。这个提到的这个研究指的是Relational inductive biases, deep learning,and graph networks。 Interpretability 作者提...
知识图谱之综述(一目了然) 发现了一张关于知识图谱概括的思维导图,现在共享给大家,看完之后,能够帮助大家对知识知识图谱有了整体的认识。 在此,对上图稍作解析。从图中可以看出,是从知识图谱构建的七个方面(其实,主要是六个方面)展开的思维逻辑,分别是: 技术选型 知识图谱的应用知识图谱的架构 存储形式 数据...
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型,期间也涉及了近几年前沿...
2QABasedOnMedicaKnowledgeGraph从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。python 3DeepPavlovAn open source library for deep learning end-to-end dialog systems and chatbots. python 主流语义平台列表 ...
Quaternion Knowledge Graph Embeddings(2019)[相比RotatE更进了一步,通过4元组的Hamilton Product来表示关系变换,比复数具备了更多的自由度。] Knowledge Graph Embeddings and Explainable AI(2020)[一篇综述性质文章,介绍了目前sota的KGE方法,并分析embedding与可解释性的关系和联系。] ...
知识图谱(KG)是一个多关系图,其中包含数以百万计的实体,以及连接实体的关系。知识图谱问答(Question Answering over Knowledge Graph, KGQA)是利用知识图谱信息的一项研究领域。给定一个自然语言问题和一个知识图谱,通过分析问题和 KG 中包含的信息,KGQA 系统尝试给出正确的答案。
同样,许多大规模的知识图谱,如谷歌知识图谱(GoogleKnowledgeGraph)、NELL、关联开放数据(LinkedOpenData)、OpenCyc、概念网(ConceptNet)和UMLS,也会随着时间的推移不断更新,甚至是实时更新,以反映底层数据的变化。这些图的设计比SKG更灵活,适应性更强,可以更好地处理不断变化和发展的数据。
An Overview of Knowledge Graph Reasoning: Key Technologies and Applications 知识图谱推理 知识图推理概述:关键技术与应用 摘要:近年来,随着互联网技术和应用的快速发展,互联网数据的规模爆炸式增长,其中包含有大量的宝贵知识。如何组织、表达、计算和深入分析这些知识的最佳方法吸引了大量的关注。知识图谱作为一种丰富...