NLP:自然语言处理 二.知识图谱的本质 web视角:像建立文本之间的超链接一样,建立教据之间的语义链接,并支持语义搜索。 NLP视角:怎样从文本中抽取语义和结构化数据。 KR视角:怎样利用计算机符号来表示和处理知识。 AI视角:怎样利用知识库。 DB视角:用图的方式去存储知识。 三.深度学习与知识图谱 深度学习更多强调的...
说的抽象点,知识图谱就是把离散的符号表述,变成了连续的向量表示的巨大的知识网络图。 知识图谱的表示和存储 目前有两种方法,一种是 RDF ,它是由很多三元组组成的,优点是易于发布分享,缺点是不支持实体或者关系拥有属性,如果非要加属性则需要做特殊的修改,目前多用于学术场景,常见的有 Jena 。另一种方法是图数据...
采用文献共引网络和关键词共现网络及突现词分析,构建文献知识图谱,进而探究了服务供应链研究的发展现状,演化趋势和热点研究领域.研究表明:①服务供应链相关领域研究在发文期刊,学者,国家/地区类别等方面呈现典型的集中分散的发展态势,尤其是在中,美,英三国学者引领了服务供应链相关领域的...
LLM与知识图谱结合的survey，值得读一读。链接如下：论文名称：Unifying Large Language Models and ...
2. 熟悉NLP领域当前热点和前沿技术,对NLP有完整的、系统的认识,对深度学习有一定的了解; 3. 熟悉Python/C++/Java任意一门语言编程,熟悉Linux工作环境,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 4. 熟悉Hadoop生态圈、图数据库挖掘; 5. 优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情; ...
有NLP经验,了解知识图谱构建,熟练掌握neo4j 工作职责:金融知识图谱产品构建、数据处理、相关算法工作。 任职资格: 1、计算机、数学、统计学及相关硕士专业,具有扎实的数据结构和算法设计基础; 2、具备优秀编码能力,熟悉Python等一门以上脚本语言; 3、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情; ...
谷歌是购买 freebase 做为基础,基本上是手工。后来大家都说应该而且可以自动挖掘出图谱。我们当年的图谱是nlp全自动抽取挖掘的。 董: 我差不多明白了,怪不得不叫“Ontology”了。你们当年的那个如果就叫“graph”,也许今天就不是“图谱”了。而是“图解”之类了。
这波AI浪潮,很多新词把人都绕晕了,如AI Agent(人工智能代理)、RAG(检索增强生成)、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、自然语言处理(NLP)、知识图谱以及图处理等。本文试图深入探讨这些概念,让大家一下子就能分辨。同时,我试图让他们在AI PaaS(平台即服务)概念框架下整合,便于理解这些异构的概念。