👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
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。
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。
现在互联网行业的发展速度是非常快的， 互联网的发展让人们的日常生活更加的便利，不仅仅丰富了人们的休闲娱乐活动，而且还方便了平时的工作，有些时候大家如果对一样东西不太了解的话，就可以通过搜索引擎获得相关的知识，无论是工作生活中遇到的问题还是遇到不懂的知识都可以通过搜索获得结果，搜索引擎的技术水平也是不断提升的，在以前搜索出来的结果比较少而且能搜索的类别也很少，现在的搜索引擎变得更加的强大，还可以对于图片进行搜索，那么识图搜索是什么意思？识图搜索是采用了什么原理？小面小编就为大家来详细介绍一下。
甩到百度识图，识别出可能是三亚蜈支洲岛，于是直接百度三亚蜈支洲岛木桥的名称是什么，随即出来了一个名为"情人桥"的搜索结果，通过提供的图片进行对比，发现就是情人桥
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
腾讯云智能识图，开发者只需要简单接入腾讯云API，最快半小时后就可以让自己的APP拥有媲美微信扫一扫的“识物”功能。用户不仅可以通过扫描实物或图片查询到商品信息，还可以快速实现查询、购买一系列行为。
2010年12月13日，百度推出相似图片搜索功能—百度识图（shitu.baidu.com），常规的图片搜索，是通过输入关键词的形式搜索到互联网上相关的图片资源，而百度识图则能实现用户通过上传图片或输入图片的url地址，从而搜索到互联网上与这张图片相似的其他图片资源，同时也能找到这张图片相关的信息。
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性，因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系，使用因果发现算法，也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索，可以给出根因的传播路径，便于运维人员快速的做出干预决策。
导读：由于大数据时代的发展，知识呈指数级增长，而知识图谱技术又在近年来逐步火热，因此诞生了利用知识图谱技术进行智能创作的新想法。本文将分享基于知识图谱的多模内容创作技术及应用。主要包括以下四大部分：
个人入门知识图谱过程中的学习笔记，算是半教程类的，指引初学者对知识图谱的各个任务有一个初步的认识。目前暂无新增计划。
摘要：多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph，MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法，以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先，通过爬取计算机学科的相关多模态数据，构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力，本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型，最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
说到推荐系统，就不得不面对数据稀疏和冷启动问题，怎么解决呢？美团这篇论文《Multi-Modal Knowledge Graphs for Recommender Systems》说，我们不仅要加数据，而且是各种类型的都加。很多论文提出了用知识图谱作为推荐系统的辅助信息，而忽视了文本和图像，美团这篇论文，是第一个把知识图谱，多模态，attention都用来构建推荐系统的。模型模型也很霸气，叫MKGAT。GNN，知识图谱，多模态，推荐体系统在这篇论文里应有尽有。
闪萌！话说这是一个最全最酷最有趣的GIF动图中文搜索引擎，发现好玩的gif动图,包括明星、美女、搞笑、微信QQ聊天表情包，可以一键分享到微信QQ新浪微博，支持gif动图下载，表情包下载到手机，
2020 年 10 月 23 日是第八个「世界雪豹日」。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。
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。
本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。
今天早上一早醒来，发现各大科技圈公众号平台开始刷屏OpenAI发布的新模型GPT4.0，看这个版本号就已经知道又是一大波特性的更新
由于大数据时代的发展，知识呈指数级增长，而知识图谱技术又在近年来逐步火热，因此诞生了利用知识图谱技术进行智能创作的新想法。本文将分享基于知识图谱的多模内容创作技术及应用。主要包括以下四大部分：
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。
文昕（TestLink）项目的起源于我们几位对知识图谱的热衷与爱好者，自2012年人类首次迎来知识图谱至2019年这一技术时代的拐点，全社会已经收益了诸多知识图谱的应用，它们有:正在蓬勃发展的RPA自动审批机器人的核心大脑；有类似某一场人工智能大会上”小度小度，我的快递到哪里了”这样的多伦对话的机器人；有刑侦查案的强大人物画像图谱，使犯罪从之前的”天网恢恢”到如今的”一击即中”。在大数据井喷的背景下，诸多友商深耕于电商数据、金融数据等高度结构化数据挖掘需求广泛的场景。
按照逻辑来说，360搜索和百度一样应该提供了识图，然后大概看了一下识图上传的图片应该是一直存着了，还有cdn加速
随着知识图谱技术的发展，其在电商、医疗、金融等领域得到了越来越广泛的应用。在过去的几年间，我们团队一直致力于探索知识图谱在新零售问答和直播场景的应用，提出了阿里小蜜新零售多模态知识图谱AliMe MKG（AliMe指图谱建设时期团队的名称阿里小蜜，MKG是多模态知识图谱的缩写）。本次报告将介绍过去一年多我们在多模态知识图谱方面的探索与实践工作，主要分为以下三个方面：
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：
A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142494.html原文链接：https://javaforall.cn
百度或者google虽然可以提供海量信息，但甄选信息可是一件非常麻烦的事情。如果你想用更垂直更方便的搜索工具，请看下面6个。
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。
作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。2020 年，微信识物拓展了更多识别场景，上线了微信版的图片搜索。本篇文章将与大家分享微信识物从识物拓展到通用图像搜索领域的发展过程。 微信识物 以上小视频简单介绍了识物的产品形态，它对微信扫一扫的扫封面能力进行了升级。打开微信扫一扫，左滑切换到“识物”功能，对准想要了解的物品正面，可以获取对应的物品信息，包括物品百科、相关资讯、相关商品。在微信识物发布不久，也
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
导读：美团作为中国最大的在线本地生活服务平台，连接着数亿用户和数千万商户，其背后蕴含着丰富的与日常生活相关的知识。美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。目前，“美团大脑”已经覆盖了数十亿实体、数百亿的三元组，在餐饮、外卖、酒店、到综等领域验证了知识图谱的有效性。今天我们介绍美团大脑中生活服务知识图谱的构建及应用，主要围绕以下3个方面展开：
SEOer都知道，百度的产品线很多，并且权重很高，大家都会想尽心思去通过百度产品获得品牌的曝光度和流量。百度图片作为一个操作难度相对较低的产品，很多从业者开始逐渐关注。怎么样上传图片到百度，百度图片推广有哪些技巧呢？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种通过计算机模拟人类智能的技术，其应用范围越来越广泛。知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？
本文整理自 NebulaGraph 布道师 wey 在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：
机器学习使我们能够训练一个模型，该模型可以将数据行转换为标签，从而使相似的数据行映射到相似或相同的标签。
相信大家在学习、工作中经常会遇到需要识别图片中文字的需求。那怎么样快速解决呢？今天就给大家一些实用的小技巧。
首先要得到这个景点位置，通过位置查看某市地铁线路图，找到符合到此景点位置只需要7站的地铁（从始发点开始中间还需要转一站），然后找到了始发点位置，开始花圈方圆800多米找小区位置一一尝试，最终达到解题目的。
首先介绍我们使用的数据、数据来源和数据获取方法；其次，基于数据内部关系，介绍如何以自顶向下的方式构建本体结构。
之前在做百度AI识图时，碰巧检索出了百度识图，通过简单浏览，发现了这个简单的图床功能，整体来说，就一个post提交加字符串组合。
大家好，我是东方财富的一名算法工程师，这里分享一些利用大模型赋能知识图谱建设的一些实践。
云开发的开通，在我云开发基础入门里也有讲，这里就不在累述。 创建好云开发后，要在app.js里进行云开发环境的初始化。
「王者荣耀」想必大家就算没有玩过，也都听过。 腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。 但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。 今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀 AI。 先睹为快： 视频两倍速播放，只训练了一个「后裔」英雄，如果想用其他英雄，可以自己训练。 今天继续手把手教学，你准备好了吗？ 1 实现原理 为了让我们的代码能够控制手机的「王者荣耀」，我们需要实现在电脑上操控手机。 需要用到什么呢？scrcpy 和
本款开发板同样采用的是双CPU 设计，分别是STC89C516 和STM8S105C6T6芯片，前者属于51 内核的单片机，后者是ST 公司推出的8 位微控制器，因其功能强悍及超高性价比，现市面上很多的小智能家电等设备很多都是用该系列芯片开发， STM8S105C6T6 芯片管脚数为44Pin ， 其处理速度比STC89C516 和STC8A8K64S4A12 快很多，主频为16MHZ，存储容量FLASH 为32KB，SRAM 为2KB，而且内部含有丰富的外设资源，如SPI、ADC、TIME、PWM、EXTI、UART、IIC、CAP 等，并且ST 公司提供给我们一套开发库，所以只要你会C 语言，就可以很快的上手STM8 开发，因此使用它开发一些小功能的电子产品非常方便
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。
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