知识图谱 广泛用于各种领域，它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究：产出价格是多少？在此论文中，研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组（triple）的成本大约在 2 到 6 美元左右，而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍（即一个三元组 1 美分到 15 美分）。
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
互联网时代，人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据，这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。
“知识就是力量”我们耳熟能详，但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说，知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域，如何运用这一技能更好地理解客户需求，提高业务效率和客户满意度，同时进行风险管理？招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络，通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息，并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场
导读：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图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
导读：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图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。
网络时代的信息资源，用"泛滥"毫不为过，但这不是贬义，主要是说相关的信息太多了，就存在质量高低的问题。可能我们都碰到过想要检索一个具体的技术问题，搜索引擎、论坛、博客上，会找到很多相近的文章，但是得根据我们的需求进行过滤，才可以找到有价值的，但往往这次找到了就算了，下次碰到相同的问题，还会再来一遍。其实我们每个人都可以形成一个自己的知识库，将对我们有用的资源进行分类整合，无论通过文件夹、云盘，还是通过teambition、语雀、confluence、wiki、有道云笔记等产品，形式大同小异，重要的是内容，能够帮到我们的，可以让我们提高知识复用度，这些都是有价值的知识，都值得我们收藏，按照我们自己的理解习惯，打标签、分类等，其实这都是搭建知识体系的过程。
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。 在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
采访嘉宾 | 彭力 作者 | 冬梅 随着互联网的发展，知识图谱和深度学习已广泛应用并影响了不同业务场景下数据获取及计算的方式。知识图谱已变为问答系统、商品推荐等智能应用的基础设施，为上层业务在语义理解和可解释性上提供了依据。其中知识计算是知识图谱构建的关键一环，将各类数据、知识、经验以及信息进行表示、分类、融合、建模将知识表达成更接近人类认知的结构。 为了进一步了解知识计算及知识图谱技术在小米业务场景下的探索和实践，在 AICon（北京站）前夕，InfoQ 有幸采访了小米人工智能部 / 知识图谱平台团队负
在近期AI科技评论对张杰博士进行的采访中，张杰如是回答了他对知识图谱未来发展的看法。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
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导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
10 月 23 日是世界雪豹日，这一天，腾讯将雪豹带到了公众视野，呼吁大众保护珍稀动物。这是一个名为”神秘雪豹在哪里“的小程序，也是腾讯科技公益互助计划在生态环保领域的创新尝试，它的诞生耗时 2 个月，涉及产品研发 30 余人。
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》，作者已同意本公众号转载该专栏文章。
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
作者：李文哲 摘自：普惠大数据中心 导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。 我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。 为了迎合大家学习的需求，我们重磅推出了《自然语言处理训练营》（一定要看到最后），主要有两个目的： 1. 对
金三银四很快就到了，铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗？ 回想去年的算法岗，可谓是从灰飞烟灭到人间炼狱。之后的趋势都变成了这样：转行的开始转行，换专业的开始换专业。 于是很多人欲转行NLP，原因是NLP技术近几年发展非常快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。 但是最近有粉丝私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事N
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大专项研究计划——腾讯AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等七个方向整理三个专项的相关研究主题，本周内将分为7篇文章推送，敬请关注。 本文推送“自然语言处理与知识图谱”相关研究主题，点击下方研究主题文字，可跳转至wiz平台了解更多。 202
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。
大家都知道NLP近几年非常火，而且相关技术发展也特别快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。于是很多人欲转行NLP。 但是最近有同学私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事NLP相关工作的同学，往往都是通过自学的方式来进行学习，但是这样很明显的问题是： 1. 虽然学习了解了很多算法模型，但是技术深度和宽度的理解是比较薄
本期会议邀请到来自百度等头部企业的代表，来自清华大学的研究人员，以及来自维智科技、河溓海平等时空AI明星创业企业的技术负责人，一起深入探讨时空知识图谱在构建与行业应用落地所面临的机遇和挑战，并进一步了解时空知识图谱的技术发展，以及对应的相关解决方案。3月16日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF96 时空人工智能(Spati
那么问题来了，世界上错综复杂的事物这么多，我们上哪里去学这么多知识啊？怎么快速把有意义的数据收集下来呢？
机器之心发布 机器之心编辑部 12 月 18 日，在世界人工智能大会发起的 AIWIN 抗新冠人工智能挑战赛的颁奖典礼上，由天士力国际基因网络药物创新中心公司研发的、包含新冠文献智能分析功能的 「星斗云生物医学文献全息智能管理平台」脱颖而出，获得知识图谱类比赛的冠军，并荣获「抗新冠，助科研，AI 赋能者」称号。 平台链接：http://literature.tasly.com/covid19 在分享现场，天士力基因网络公司的数据总监李旭博士介绍称，天士力的星斗云平台基于多维度生物大数据（海量组学与药物数据
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取（中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口），当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等（难度较高、而且不完全适用，依领域而定） 人工非结构化数据抽取（众包标注平台）、人工辅助修正 以构造的实体为出发点在相关的平台爬虫爬取结构化数据作为补充，可重复迭代 人工非结构化数据抽取 其他团队已有的研究成果、数据库数据（本体对齐） 本体建模 基于protege开源工具（https://protege.stanford
正如gpt等大规模语言模型（Large Language Model，LLM）在表征抽象、深层语义上的优势一样，知识图谱（Knowledge Graph，KG）也能够以一种符号化的方式组织结构化存在的具象概念。同时，知识图谱也可以通过图表示学习、图算法获得图上实体、关系的向量化表示，进而基于向量实现推理计算。
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司，每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台，旨在发掘和培养优秀的大数据人才，以“众创、众智、众包”的新模式，共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛，通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙，云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者，切磋技艺、合作交流、并成为好友，在沙龙讨论
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 一句话就可以“创作”一条视频 AI终于把魔抓伸向影视行业了 大家知道，制作一条视频需要很多步骤： 文案、录制、后期，等等 即便是简简单单的一条短视频，也要经过一通操作才能使之呈现。 但是，现在可要变天了！ 就在不久前，谷歌发布了名为“Dreamix”的视频生成产品。 好家伙啊 在官方演示中，你只需要一句话，就可以对现有视频进行“魔改“，直接替换生产新主角和新内容。 比如这里，输入了”一只白猫和一只橘猫在地板上“原视频里的狗子直接变成了两只猫。
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在PC端登录）
预训练词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
云栖君导读：知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 春节期间如果有小伙伴玩过 Wordle 这个火爆社交媒体的猜词游戏，可能对成语版本的汉兜有所耳闻。在玩汉兜过程中，我发现用 Nebula Graph 的图查询来解 Antfu 的汉兜（中文成语版 Wordle 👉🏻 handle.antfu.me）会是件特别有意思的事情，很适合当作图数据库语句的实操。在本文中，你将了解我是如何用知识图谱“作弊”解汉兜。😁 什么是汉兜？ 汉兜（https://handle.antfu.me ）是由 Vue/Vi
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
边策 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 训练一个简易AI对话交互式机器人需要什么？ 一篇文档+3分钟足矣。 在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，我算是见识到了。整个开发过程没有用到一句代码。 先上传一篇Word格式文档： 不到3分钟的时间里，一个简易AI客服快速生成，然后你就可以和“她”聊天了： 这是一家提供对话AI平台的公司的最新产品：输入文档便可让AI自动生成知识图谱，知其然更知其所以然，成为一个真正掌握知识的AI。 而且这家公司的CEO还撂下“狠话”：图灵测试不重要。
特定场景进行特定培训，这是打造更连贯、更自然的人机语音交互的一个解决途径。 “iPhone的市场占有率是多少？” —“目前80%。” “那华为的呢？” —“怎么都喜欢华为？” 以上是发生在镁客君与某一语音交互机器人之间的对话。 你来我往之间 那些令人“头痛”的瞬间 在日常生活中，通过语音交互技术，我们能够与机器人进行交流，比如苹果的Siri亚马逊的Alexa，或者是让机器人实时控制一些家居产品，比如智能音响；在办公时间，借助于语音交互技术，我们也能够直接口头交代语音助理一些工作，从而提升工作效率，比如微软的
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大腾讯犀牛鸟专项研究计划——AI Lab专项、微信专项和大出行专项已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。 为便于各领域老师了解， 将按自然语言处理与知识图谱、计算机视觉及图像处理、机器学习、语音技术、个性化推荐技术、定位技术和金融科技等方向整理三个专项的相关研究主题，本周内分为8篇文章推送，敬请关注。 本文推送“个性化推荐技术”相关研究主题，点击下方“阅读原文”，可跳转至课题详细介绍。 2022腾讯微信犀牛
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
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