因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
1 研究背景 然而，在分层多关系图数据结构中，双曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在双曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点)，使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构，将其嵌入到双曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在双曲空间中嵌入多关系知识图谱数据，并进行链路预测。...MuRP的参数数随实体和关系的数目线性增加，从而具有较大的知识图谱可伸缩性。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...此外，由于知识图谱中并不是所有的关系都是分层的，后续工作可以将欧几里得和双曲模型结合起来，产生最适合数据曲率的混合曲率嵌入。
年关将至，大家是不是都已经买好新衣服，做好新发型，糊弄好年终总结，买好回家车票准备和家人一起过年啦？...这么好看的电视剧和综艺，无论在哪里，都能遥控在手，天下我有。最后五天！就问你，还在等什么！...可以保证以及确定的，是我们用十二万分的努力为您的网站站岗的决心。 人生底事，来往如梭。待闲看秋风，洛水清波。 此情此景，愿我们的陪伴与这一点点心意，可以给这迷惘的季节带来一束有温度的光。
本文尝试结合自然语言处理（NLP）与图谱（Graph） 相关技术分析小说原文的人物图谱关系。 一、模型思路和流程 利用知识图谱构建人物关系，主要包括两点：节点信息和边界信息。...结合《结合长安十二时辰》小说特征，将出现在同一段落的人物视为发生一次关联，以此为数据样本进行人物关系知识图谱的构建。...屏幕快照 2019-08-12 下午2.08.54.png Out [36] : 人物关系图-长安十二时辰-2.png 长安十二时辰：人物图谱 (1).png 微信截图_20190809123729....png 长安十二时辰：人物图谱.png 那么问题来了，谁才是终极大Boss？...屏幕快照 2019-08-12 下午3.12.55.png 备注：以上是《长安十二时辰》人物图谱构建的基本流程和代码，中间还有许多不足和优化的空间。
概念图谱会以一个四层结构构建： 第一层底层是entity实体层，例如规培考试、十二指肠溃疡、腹痛等。 往上一层是instance层，也就是文章内容。例如十二指肠溃疡怎么治疗。...之前提到了两种知识图谱的构建，接下来介绍如何使用算法去优化命名实体识别、关系抽取等。...这篇文章在医疗垂直领域下首次将知识图谱的医学实体和实体的结构化语义信息引入到预训练模型中。...文本结构化对于提升搜索效果起到了非常重要的作用，有了concept之后可以帮助我们从抽象的层面完成对文本打标签的工作，那业界中比较好的方案就是先用TransE之类的知识表示模型，把知识图谱train出Embedding...Q2：Token Embedding后如何与知识图谱进行融合？ A2：通过Trans方式将知识图谱获得Graph Embedding表示向量与token Embedding进行拼接。
，图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效...同时，结合大模型在领域落地的典型场景，我们致力于构建SPG + LLM双驱动的行业落地范式，以提升领域应用的可控性和可信度。另外，基于知识图谱解决LLM幻觉的问题是一项长期且复杂的工作。...通过框架的协同实现LLM与SPG双驱动，支持跨模态知识对齐、逻辑引导知识推理、自然语言知识查询等。这对SPG知识语义的统一表示和引擎框架的跨场景迁移提出了更高的要求。表1....SPG和LLM双驱的整体链路本文后面将详细介绍知识构建与图谱推理查询的能力模型，这里简单介绍下LLM与SPG对齐部分的能力模型，期望从四个层面推进SPG与LLM对齐层的能力建设：领域知识对齐。...图 10.SPG + LLM双驱总体技术框架未来，我们期望以OpenSPG为基础与OpenKG的深度协作，结合行业领域应用，不断提升提升OpenSPG的知识沉淀和系统引擎的能力：联动OpenKG沉淀领域常识知识图谱
abs/2108.06468 代码链接： https://github.com/yankai-chen/LKGR 本文介绍 为了缓解传统推荐系统中的冷启动与数据稀疏问题，近年来，向推荐系统中引入外部知识构建知识图谱受到了越来越多的关注...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部图，然而在数据统一之后，这些三部图通常呈现出无标度（或层次）图的特点，如图 1（a）所示，两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题，本文提出了基于的双曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型，简称为 LKGR。...相关定义 2.1 知识图谱 知识图谱一般可定义为三元组 ，r 表示连接实体 1 与实体 2 的关系，知识图谱一般被用来提供项目的外部知识；而用户-项目的交互关系可表示为 ，表示用户与项目之间的所有交互行为...首先需要对物品 i 进行 l 跳子图采样，以获得其在知识图谱中的高阶子图；然后从 l 跳子图传播知识，并迭代聚合到节点 i。
DataMesh所做的，就是将这些知识图谱整合起来，通过分拣、分析，在这些图谱中打上各种信息标签。...随后，再通过机器学习、自然语言处理等技术，赋予图谱以“人性”，让其成为一个“图书馆管理员”，或者一位“数据助手”。...一旦维修工人有需要，这位“数据助手”就会根据工人所处的环境和所面对的问题，自动将“知识”推送给他，告诉他哪里坏了、应该怎么修或者找什么样的人来修。 “传统制造领域是非常需要这样的‘数据助手’的。...目前，DataMesh在汽车制造行业，已经和北京奔驰、北汽集团、一汽大众、广汽本田等的汽车制造厂商合作，为他们提供包括知识图谱、远程专家等专业服务。...总结 数据和MR都是风口领域，DataMesh就是在这种“双风口”的情况下找到了他们的联通性，并将“跨界”做深做实。
2.ChatGPT的回答从哪里来？我们使用ChatGPT这种语言模型来回答问题的时候，都会发现通常答案都比问题来得长，而且会补上额外的信息，这是如何做到的呢？...在英语中，问题通常都是用一个疑问词开头，而所有的疑问词都由W和H开头，它们也被称为WH单词，包括“是什么”（What），“为什么”（Why），“是谁”（Who），“在什么时候”（When），“在哪里”（...ChatGPT如何工作那么ChatGPT的答案从哪里来呢？简而言之，回答问题也好、写作短文也好，都基于它对现有事实的抽取和整合，或者说归纳总结。说到这里，我就要开始讲知识图谱了。...6.知识图谱与大模型双知识平台的融合既然知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。...文中列举了知识图谱和大语言模型作为知识库的优缺点，提出知识图谱和大语言模型双知识平台融合的理念，以及如何应用双平台协同完成复杂知识处理任务。上图是知识图谱和大语言模型融合的双知识服务平台架构。
双向链接确实好用，是构建知识管理体系和网络的利器。与此同时，知识图谱也是双向链接笔记软件的主要功能。知识图谱使用的迷思然而，在使用形形色色的各类双链笔记软件之后，发现我实际上很少使用图谱功能。...还是当前知识图谱的设计还需要进化？细细想来，主要由于图谱功能对于我个人的知识管理帮助不大。诚然，我看到了不少人分享各种酷炫好看的知识图谱。究竟到底有多少双链笔记软件用户会使用图谱？...他们在什么场景下使用图谱？图谱在多大程度上可以提升知识管理效率？对于知识管理使用的迷思，我需要问自己一个问题：知识图谱究竟为了带来了什么？如果把这个问题具体化，那便需要回答知识图谱的优点和缺点。...这种方法的优点是不局限于笔记软件，只要这个笔记软件支持基本的双向链接、图谱功能就可以践行。具体介绍，推荐阅读原文：「释放双链笔记图谱的力量——KG笔记法」如何选择知识管理工具？...Lattics 操作示范 ⬇️Lattics 的图谱有何不同？单从图谱角度进行对比，Lattics 也解决了以往双链笔记软件的一些存在的不少问题。
为此，本文作者为了能让LLMs能够轻松回答复杂的多跳问题（Multi-hop QA），本文提出了HOLMES方法，该方法创建了一个以查询为中心的上下文感知超关系知识图谱（KG），经过剪枝该图谱只包含与查询相关的信息...当面对单跳问题：过去十二个月举行了多少次董事会会议？利用当前大模型的能力，可以非常容易回答。...然而，当面对多跳问题：过去十二个月中投票分歧最大的董事会会议，议程是什么，谁投了反对票，以及会议以多少票通过或未通过？回答该问题需要一系列的关联步骤。...超关系知识图谱如上图2所示。 「接着」，构建请求对齐图架构，如图1.b所示。该步其主要原因是，前面步骤构建的超关系图谱可能会存在无用的关系，该步骤是为了消除这些无关的影响。...「最后」，将修剪后的超关系知识图谱中的每个超三元组转换为自然语言句子，并通过特定的符号连接成长句子。然后，根据与知识架构的相似度得分，将句子按降序排列形成输入提示，确保与查询最相关的信息最接近查询。
这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天，便有超过10万人在使用。...知识图谱的「前世今生」 在体验过「神秘雪豹在哪里」这款小程序之后，一个非常直观的感受就是： 它能够围绕着雪豹这个主体，将与它相关的形形色色的资料，都能非常有序地关联到一起。...那么回到「神秘雪豹在哪里」，知识图谱是如何具体实现其功能的呢？ 腾讯云小微的「AI知识大脑」 能够让这款小程序展现的知识，如此一目了然、深入人心，离不开腾讯云小微AI知识图谱的强大能力。...但其实，这种能力在「神秘雪豹在哪里」的展现知识冰山一角。 以今年腾讯全球数字生态大会中与真人一起同台亮相的「AI助手」那笙为例，便可对其更加了解。...而通过这样的技术，让「神秘雪豹在哪里」和「那笙」在科普和AI助手上应用，也不难看出知识图谱所拥有的潜在且广泛的应用价值。
为了让人更好地了解雪豹、了解雪豹保护，腾讯和 WWF 合作推出了小程序「神秘雪豹在哪里」，你可以通过长按下面的图片来体验。 ? 神秘雪豹在哪里？...摄影：Jed-Weingarten 抱歉，应该是这张——但上面的图片里也有雪豹，你能看出它在哪里吗？（答案见文末） ?...解锁「云上养豹」新姿势 打开「神秘雪豹在哪里」小程序，点击图片上雪豹的不同部位，便可查看相应的知识点，如雪豹的分布区域、身体结构、成长阶段、生存环境等。 ?...整体而言，现有的知识图谱可分为大规模通用知识图谱和垂直领域行业知识图谱两大类：通用知识图谱面向全领域知识，信息一般来自开放的互联网；行业知识图谱侧重于满足垂直领域知识类查询和推理的需求，注重具体场景中的认知深度以及与专业知识的结合程度...与谷歌、百度、阿里等其他大公司构建的知识图谱不同，腾讯云知识图谱强调跨领域的特性：通过知识图谱平台，腾讯云小微 AI 能将数百个领域的通用知识，连接各行各业的知识与资源，能够支持深度问答、主动推荐等多种知识图谱应用
在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。...受这些知识图谱的启发，研究人员思考了如何在软件工程中构建知识图谱。代码的大数据为知识图谱构建提供了数据源，基于深度学习的方法为自动知识图谱构建（Wang等人，2020a）提供了帮助。...Wang等人（2020b）使用维基百科分类法构建软件开发知识图谱。受这些知识图谱的启发，我们思考了如何创建Python函数的知识图谱。对于知识图谱搜索系统，我们可以挖掘更多关于我们想要什么的隐藏信息。...这为我们提供了构建代码知识图谱和代码语义搜索的可能性。02 模型介绍2.1 代码知识图谱构建在构建代码知识图谱之前，我们需要对Python文件进行代码解析。...对于Cross-encoders，它们通过充分的self-attention来连接问题和答案，因此它们比双编码器更准确。
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