用于收集PASF结果的知识图谱API - 腾讯云开发者社区

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Drug Discov Today｜用生物医学知识图谱阐释药物的临床结果路径

COP可以通过挖掘生物医学知识图谱进行计算阐释，这为产生新的、有指导意义的药物发现和再利用的假设铺平道路。以下是全文内容。亮点我们定义了临床结果路径 (COP) 的概念。...ROBOKOP是一个以知识图谱形式组织的生物医学知识库，其设计部分是为了支持阐明与药物作用相关的生物路径。...对生物医学知识图谱的挖掘可以帮助药物发现和再利用工作，如最近广为人知的使用商业知识图谱来确定巴立替尼作为COVID-19的再利用候选药物，以及发现对SARS-CoV-2有协同和拮抗作用的药物组合。...组织成知识图的海量生物医学数据的收集，已经被多个研究实验室开发和校正。可以查询这些知识图来识别与COP对应的子图。例如，口语化的科学查询：“地西泮如何减轻广泛性焦虑症患者的焦虑？”...大量的观察和队列研究表明二甲双胍可以治疗多种疾病，包括多种癌症。知识图谱已被证明可用于通过了解其作用机制重新利用药物治疗罕见疾病。

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知识图谱用于 AI 制药，这家成立两年的公司交出了优异的成绩

CCKS技术评测旨在为研究人员提供测试知识图谱与语义计算技术、算法、及系统的平台和资源，促进国内知识图谱领域的技术发展，以及学术成果与产业需求的融合和对接。...但是，这些方法往往只考虑了化合物分子的结构信息，而忽略了其中蕴含的化学领域知识。因此举办方以化学元素周期表为核心构建了化学元素知识图谱，并于此针对知识图谱构建的关键技术及其核心应用提出评测任务。...2 任务介绍本任务围绕化学元素知识图谱的构建及化合物属性预测所展开。评测从化合物SMILES表示和初始的简单知识图谱开始，根据需要构建和扩充化学元素知识图谱，并基于该知识图谱进行化合物属性预测。...该曲线最早应用于雷达信号检测领域，用于区分信号与噪声。后来人们将其用于评价模型的预测能力，ROC曲线是基于混淆矩阵得出的。...8 结果对应第7章节votingClassif模型部分,在测试集的结果 LightGBM-1(n_estimato=1200)的模型在测试集的结果根据整各方案，最终在测试集的结果见下图：此次夺冠

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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. | CKG : 用于解释临床蛋白质组学数据的知识图谱

生物医学研究界早已认识到需要收集、组织和构建相关数据，因此在全社会范围内采用了多种生物医学数据库。...将大量的不同信息组织成节点（实体）和边（关系）的集合。由此产生的灵活结构被称为知识图谱，它能迅速适应复杂的数据及其关系，并能有效利用网络分析技术来识别隐藏的模式和知识。...这个架构无缝地协调和整合了数据以及用户提供的分析。它还促进了数据共享和可视化，以及基于详细的生物医学知识注释的统计报告的解释，产生了临床相关的结果。...图1 CKG结构下面简要描述各个模块和知识图谱的构建过程。 Analytics Core 蛋白质组学数据下游分析的第一步需要一个全面的、多功能的统计、机器学习和可视化方法的集合。...为了构建知识图谱，该工作首先编写了一个解析器库（graphdb_builder），为每个本体、数据库和实验类型提供相关配置。

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AI 创作日记 | 图解DeepSeek知识增强，从向量检索到思维链的进化之路

具体来说，数据准备工作主要包括以下几个方面：文本数据收集：收集与业务相关的文本数据，如产品信息、客户服务记录、新闻报道等。知识图谱构建：构建与业务相关的知识图谱，包括实体、关系、属性等信息。...数据预处理：对收集到的文本数据和知识图谱数据进行预处理，如分词、词性标注、命名实体识别等。 5.2 模型训练在数据准备工作完成后，需要使用准备好的数据对DeepSeek模型进行训练。...EmbeddingModel 是一个嵌入模型，用于将实体和关系转换为向量表示。 embed_entities 方法用于对知识图谱中的实体进行嵌入。...embed_relations 方法用于对知识图谱中的关系进行嵌入。...reason 方法用于根据问题向量、知识图谱、实体嵌入和关系嵌入进行推理。

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深度解析与实践研究 PentAGI —— AI 驱动的渗透测试系统

通过分析其多智能体协作机制、知识图谱集成和自动化测试流程，揭示了 AI 如何变革传统安全测试范式。...2.2 知识图谱与记忆系统系统集成了 Graphiti 知识图谱和 Neo4j 图数据库，用于存储语义关系和历史交互数据。...此外，系统还集成了多种外部搜索 API，包括 Google Custom Search、DuckDuckGo、Searxng 等，实现了更全面的情报收集能力。...基于规则的固定流程基于规则的扫描基于规则的注入记忆能力长期记忆，复用经验无记忆能力无记忆能力无记忆能力知识图谱集成 Neo4j 知识图谱无知识图谱无知识图谱无知识图谱工具集成...对于安全团队来说，PentAGI 可以处理大量重复性的测试任务，释放安全专家的时间用于更复杂的分析工作。同时，系统的记忆能力和知识图谱可以积累组织的安全测试经验，形成宝贵的安全资产。

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玩转腾讯混元大模型AIGC：全方位深度解析与实践指南

它能够理解和生成自然语言，进行高效的文本翻译，还能识别和分析图像内容。此外，混元大模型还拥有知识图谱构建和推理能力，能够对复杂的关系和数据进行分析和处理。...机器翻译：实现多语种间的实时翻译，助力跨国交流与合作。图像识别：识别图像内容，应用于安防监控、医疗影像分析等领域。知识图谱：构建实体关系图，为金融、医疗等行业提供决策支持。...提交请求：使用API密钥向混元大模型服务发送请求，获取结果并进行分析。...数据准备：收集和整理相关领域的语料库，用于训练和优化模型。模型训练：使用腾讯混元大模型AIGC提供的训练工具，对收集到的数据进行训练，得到专有的智能客服模型。...编写提示：根据主题编写一段简短的提示，描述文章的大致内容和风格。发送请求：使用API向混元大模型发送提示，请求生成文章。接收结果：获取模型返回的文章内容，并进行简单的修改和润色。

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从收集到输出：盘点那些强大的知识管理工具——优秀笔记软件盘点（四）

今天我将围绕知识管理主题，我将从信息收集到内容输出，介绍几款在知识生产各个环节强大的知识管理工具。其中，我们以往已经介绍过不少强大的知识管理工具。...》《笔记软件选择的晋级之路》《优秀笔记软件盘点（三）——那些好看且强大的可视化笔记软件/知识图谱工具》信息收集的自动化和智能化：MyMind介绍一款集合了人工智能的信息收集工具。...氢图允许你使用各种模块在白板空间，创建各种类型的信息图谱和知识图谱，让你的思维可视化、知识可视化。氢图具有高度的适应性，可以用于时间管理、任务管理、思维辅助、笔记记录、创意写作等多种使用场景。...情绪板卡片笔记法雪花写作法氢图官网相关阅读@少数派：建立你的知识图谱：在可视化卡片笔记氢图中思考和记录知识的提取和内化：简悦介绍简悦是一款集沉浸式阅读、标注、稍后读、导出等功能的新型一站式知识管理工具，...Hepta 实现了任务管理的可视化、文件组织的可视化、思维过程的可视化、思维结果的可视化。Hepta 融合内容和结构，实现见树又见林。

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需要知识的后深度学习时代，如何高效自动构建知识图谱？

与谷歌类似，微软将知识图谱技术用于旗下必应（Bing）搜索引擎，优化搜索结果质量和交互式搜索体验；LinkedIn 与 Facebook 利用知识图谱挖掘其平台上人、事、资讯等之间的相互关系，使得用户更容易发现感兴趣的内容...图 1：传统知识库与知识图谱示意图 [1] 与传统的数据存储和计算方式相比，知识图谱技术更加侧重于对非结构化异构数据的收集和处理，更擅长对于关系的表达和计算，可以处理复杂多样的关联分析、挖掘到更多隐藏知识...，这是自顶向下（top-down）的数据建模方法，一般适用于数据相对集中、知识结构相对确定的垂直领域行业知识图谱；先进行数据的收集和整理，再根据数据内容总结、归纳其特点，提炼框架，逐步形成确定的数据模式...，这是自底向上（bottom-up）的数据建模方法，一般适用于与涉及海量数据、内容繁杂且架构不清晰的公共领域通用知识图谱。...与此同时，明略科技在最近的 WAIC 2020 上还进一步开放了其 Text2KG API 接口，帮助相关从业人员进行知识图谱底层的数据收集、标注、抽取、以及关联等相关任务，避免了大量的重复工作，节省开发者的时间

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什么是人工智能的知识图谱？知识图谱的组成、构建、应用有哪些？

每个关系都有一个唯一的标识符（ID），用于在知识图谱中进行唯一标识和索引。...每个属性也都有一个唯一的标识符（ID），用于在知识图谱中进行唯一标识和索引。...通常，知识图谱的构建可以分为以下几个步骤：数据收集：从各种数据源（如数据库、网页、文本等）中收集大量的数据，包括实体、关系和属性等信息。...知识图谱的应用知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例：搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。...例如，当分析人员需要对产品销售情况进行分析时，知识图谱可以帮助他们更好地理解产品之间的关系和影响因素，从而提供更准确的分析结果。

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Diffbot启动了基于AI的知识图谱：包含1万亿个有关人类、地点和事物的事实

如果你曾经在谷歌搜索名人，著名地标或之前的产品，那么你可能会遇到有时位于结果页右侧的信息框，充满了谷歌知识图谱的信息，这是一个实体数据库，用于增强网络和Google Home等智能音箱的搜索结果。...知识图谱的大部分超过16亿个事实都来自人力团队，他们经常梳理数百万个网站，以寻找有关人，地点和事物的常见问题的答案。但如果你去找Mike Tung，那就有更好的方法。...Tung表示，“知识即服务，现在，30％的知识工作者的工作是数据收集。市场上有一个横向知识图的大好机会——一个关于人，企业和事物的信息数据库。”...所有这些都可以通过API调用访问，并可以使用公司的自定义查询语法Diffbot DQL进行操作。...这是机器学习的圣杯，可以在一个地方捕捉全世界的知识。” 谷歌的知识图谱历来因缺乏归因和省略冲突信息来源而受到批评，但Diffbot的自动化方法一举两得。

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ISWC 2018概览：知识图谱与机器学习

语义网应用于行业和医疗领域的例子： Babylon 利用知识图谱让每个人都能了解药物和医疗健康方面的知识。他们用推断的方法将症状与正确的疾病信息相匹配，并在移动 app 中的聊天机器人上使用。...深度学习和知识图谱许多工程师在将深度学习应用于知识图谱中看到的价值是：在创建或验证三元组时，只使用图中其他三元组而无需其他。...他们用依赖于共生矩阵的 swivel 生成嵌入。不同的地方在于，swivel 使用单词作为矩阵的行／列，而他们使用的是从知识图谱收集到的更高级的术语（lexical term）。...SemSci 研讨会的愿景是向知识图谱提供此类科学知识。研讨会由 Paul Groth 发起，他通过实验方法的自动化地提高了实验的可重复性。在他看来，应该由机器和机械臂自动从来源收集知识以进行实验。...Paul 的研究表明实验室中使用的很多方法都可以通过调用 API 实现自动化。

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bioRxiv | 生物学见解知识图谱(BIKG）助力药物开发

本文描述了实现BIKG图的主要设计选择，并讨论了其从图的构建到开发的生命周期的各个方面。 1 介绍随着机器学习算法处理生命科学知识图谱的的发展，越来越多的工作集中于构建支持此类算法的集成知识图谱。...其旨在构建一个结合公共和内部数据的知识图谱，以推进使用机器学习来进行知识发现的研究。...当在构建知识图谱时，图构建的过程专注于统一多源数据集的结构和工作流的灵活性，同时还必须考虑它们作为训练数据的新用途，其会影响核心设计的选择。...4 总结 BIKG项目的重点在于构建一个集成内部和外部相关数据的生命科学领域的知识图谱，暂时仅供阿斯利康内部使用。它可以应用于机器学习算法并获得新的洞察力。...另外，这样的知识图谱还拥有组织层面上的次级效益：缩短数据准备工作的时间：把构建图时调整数据格式和特征解析等常见的任务考虑在内，这给科学家留下更充足的时间进行实际研究。

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史上规模最大的中文知识图谱以及估值两个亿的 AI 核心代码

怎么快速把有意义的数据收集下来呢？爬虫？可以，去爬吧，维基百科，百度百科，爬个全站，然后分析下，是能得到不少知识，可你得花多少钱多少时间才能搞下来啊。...知识图谱这个时代，想必大家或多或少也听人吹嘘过「知识图谱」这个词，好像每个公司也在自己建各种各样的知识图谱，想必大家不知道知识图谱的也知道个差不多这是干嘛的了。...翻了翻「思知 OwnThink」的官方文档，发现他们已经在这个知识图谱的基础上搭建了很多服务了，比如对话机器人、微信机器人、语义理解等等相关的服务，并封装了相应的 API。...就拿知识图谱来说吧：https://www.ownthink.com/docs/kg/，这里封装了一些 API，比如获取歧义关系、获取实体知识、获取属性值等等。...例如直接访问：https://api.ownthink.com/kg/eav?entity=苹果&attribute=颜色就可以获取 JSON 格式的结果了。

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明略科技HAO图谱Open API：开放企业级知识图谱构建能力

目前 HAO 图谱开放的 Text2KG API 接口，提供了文本转图谱的能力，但后台还做了一些面对 PDF、PPT、word 等半结构化文档的信息抽取接口。...「目前业内仍缺少一个工业级的稳定工具，HAO 图谱是第一个语音实时生成图谱的企业级知识图谱开发工具包。」张杰表示。在实际的知识图谱构建流程中，标注数据、训练模型需要花费大量时间。...而 HAO 图谱很大程度上解决了上述问题，让数据分析师或者是建模人员集中精力在业务层，而底层的收集数据、标注数据、训练模型、数据抽取以及与后台关联可以通过调用 HAO 图谱 Text2KG API 完成...通过 API 接口，使用已经训练好的开放域模型和特定领域模型，开发者可以集中精力在使用知识图谱解决实际的业务问题上。知识图谱的应用涉及可视化、分类、检索、推荐和生成。...在社交媒体舆情分析场景中，基于知识图谱，可以把用户产生的评论，与后台已有的品牌数据结合，对产品特性进行观察，分析特定维度的用户舆情走势，随后把这些结果整合到 BI 系统，为运营人员提供用户需求洞察。

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清华 ACL 2020 长文 | KdConv：多领域知识驱动的中文多轮对话数据集

实验结果显示，这些模型可以通过引入背景知识来增强模型的性能，然而利用知识进行多轮对话建模仍有很大的提升空间，有待进一步研究。...1 数据收集过程收集数据时模拟的对话场景是两名用户讨论某一个领域的话题，通过对话的形式丰富双方的知识，具体包含以下两个步骤： 1、知识图谱构建由于知识图谱的稀疏性和庞大的数据规模难以处理，我们通过从几个领域相关的网站上抓取最受欢迎的电影和电影明星...我们将起始实体和这些检索到的实体和关系合并成特定领域知识图谱。构建KdConv时使用的知识图谱的统计结果见下表。 ?...知识图谱统计信息 2、对话数据收集我们通过众包的方式招募标注者来生成与特定领域知识图谱相关的多轮对话。在对话过程中，没有任何预设目标或约束，两个对话者都可以访问知识图谱。...KdConv 数据集统计信息 3 基线模型由于精细的标注信息，全面的知识交互，多样的领域覆盖， KdConv数据集可用于多种对话任务的研究。

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一个智能助手搞定软件开发全流程，从设计到运维统统交给AI

输入和输出采用Markdown结构化设计，实现清晰规范的结果展示，方便阅读和解析。...于是研究团队选择知识库外挂的手段和检索增强生成的方式，将与问题相关的数据从知识库中检索出来，作为额外知识输入到大模型中，保障结果的可靠性&实时性，同时避免训练开销。...知识图谱查询：本项目采用Nebula图数据库对知识图谱进行存储和管理，支持导入现有知识图谱进行知识检索；也支持通过大模型自动抽取实体和关系，挖掘出数据中多种复杂关系。...）：串联整个过程，实现了数据输入到清洗完毕输出的端到端自动化；研究团队接下来会注重于DevOps领域数据的收集和构建，同时也期望为这条标准化的数据获取、清洗能力&智能化处理流程为更多的私有知识库构建提供帮助...：细化代码解析提取功能，丰富代码图谱schema 知识库构建：构建面向不同垂直领域的知识库数据平台&模型兼容：与相关开源项目和运维平台的API打通功能展示在这五大核心模块的驱动下，DevOps-ChatBot

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优秀笔记软件盘点：好看且强大的可视化笔记软件、知识图谱工具Heptabase、氢图、Walling、Reflect、InfraNodus、TiddlyWiki

优点Hepta 提供了多面一体的知识操作平台。Hepta 的功能分别处于从收集到分享的知识生命周期的链条之上。...所有操作均在高度自由的白板中实现。氢图包括画板、笔记、形状、文本、连线、文件等模块。氢图允许你使用各种模块在白板空间，创建各种类型的信息图谱和知识图谱，让你的思维可视化、知识可视化。...氢图具有高度的适应性，可以用于时间管理、任务管理、思维辅助、笔记记录、创意写作等多种使用场景。氢图允许你使用思维导图、概念图、流程图、时间轴、矩阵分析、情绪板等多种图谱组织你的思维过程、笔记内容。...简洁优雅卡片式设计，支持双向链接、知识图谱等功能；内容可视化，支持多种视图；收集功能强大，方便你创建强大而漂亮的情绪面板；支持实时协作。...这款软件具有以下特点：支持双向链接，建立真正有效的知识图谱；高度重视隐私，采用端到端加密技术；API 优先，支持将您的笔记与 Kindle 等多种工具进行链接。缺点正在内测之中。正式版需要等待。

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基于招投标货物知识图谱全流程构建指南(一)

前言本文是《知识图谱从零开始构建实战指南》的第六篇内容。...知识图谱的优势：连接分散的信息：通过构建“节点-关系”的图结构，知识图谱能将招投标公告中的各类信息关联起来，打破数据孤岛。...展示层：前后端联通与知识图谱可视化通过API开发，前端系统能够调用图数据库中的数据，并以可视化的方式展示给用户。用户可以通过图形化界面查询相关招投标信息，进行多维度分析与决策支持。...二、数据获取层：爬虫技术与数据抓取在知识图谱构建过程中，数据获取是整个流程的第一步，而招投标公告数据的抓取尤为关键。为了自动化地收集这些招投标公告信息，我们采用了Selenium工具结合爬虫技术。...我们可以将从通义获得的复杂文本信息转化为结构化数据，进一步为图数据库的构建提供支持。下一章节我们再进行存储层：Neo4j图数据库设计与实现，应用层：API开发与前后端联通和知识图谱展示与应用。

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解读知识图谱的自动构建

知识图谱在各个领域有广泛的应用，在搜索领域，谷歌和百度利用知识图谱来提高搜索结果的质量。在社交领域，LinkedIn 经济图谱描述了职业关系网络。...通过细致的信息聚合、结构化和提炼，知识图谱可以赋予计算机系统理解和推断世界庞大数据库中复杂关系的能力。 1. 知识图谱的要点知识图谱是一种结构化的语义知识库，用于快速描述物理世界中的概念及其关系。...Jena API是一个用于支持语义网相关应用的Java API，它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以方便地处理RDF、RDFS（RDF Schema）以及OWL（Web Ontology Language...属性提取的目的是从不同的来源收集特定的实体属性信息，如获取公众人物的昵称、生日、国籍、教育背景等信息。...3.2 知识提炼通过信息抽取的过程，我们从原始的非结构化和半结构化数据中收集实体、关系和实体属性信息。如果我们将这个过程与解决拼图游戏相比较，那么提取出来的信息将代表拼图块。

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极客企业级Agents开发实战营-Agents入门指南

2.2 选择合适的模型和工具根据应用场景选择合适的大语言模型和相关工具。例如，GPT-3 适用于生成自然语言文本，BERT 适用于自然语言理解任务。...数据可以来自现有的数据库、公开的数据集或通过人工标注生成。在数据收集之后，需要进行数据清洗和预处理，以确保数据的一致性和质量。2.4 模型训练和优化使用收集的数据对模型进行训练，并不断优化模型的性能。...2.5 系统集成和部署将训练好的模型集成到应用系统中，部署在服务器或云平台上，并通过 API 提供服务。...例如，结合知识图谱或数据库进行信息检索：def query_knowledge_base(question): # 假设这是一个查询知识库的函数，返回查询结果 result = knowledge_base.search...例如，结合知识图谱或数据库进行信息检索：def query_knowledge_base(question): # 假设这是一个查询知识库的函数，返回查询结果 result = knowledge_base.search

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需要知识的后深度学习时代，如何高效自动构建知识图谱？

什么是人工智能的知识图谱？知识图谱的组成、构建、应用有哪些？

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