首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Microsoft学术API,知识图谱搜索-- ReferenceID始终为空

Microsoft学术API是微软提供的一项服务,它允许开发者通过API接口访问Microsoft学术数据库中的学术信息。知识图谱搜索是Microsoft学术API的一个功能,它可以根据用户提供的关键词,搜索并返回与该关键词相关的学术知识图谱。

知识图谱是一种以图形结构表示知识的方式,通过将实体和概念以节点的形式连接起来,形成一个有向图,从而展示它们之间的关系。知识图谱搜索利用这种图谱结构,可以更加准确地理解用户的查询意图,并提供更加精准的搜索结果。

Microsoft学术API的知识图谱搜索具有以下优势:

  1. 精准度高:通过利用知识图谱的结构,可以更好地理解用户的查询意图,提供更加准确的搜索结果。
  2. 综合性强:知识图谱搜索可以综合考虑多个相关实体和概念,提供更加全面的搜索结果。
  3. 可扩展性好:Microsoft学术API提供了丰富的接口和功能,可以根据用户的需求进行定制化开发和扩展。

知识图谱搜索在以下场景中有广泛的应用:

  1. 学术研究:研究人员可以利用知识图谱搜索来查找相关的学术文献、作者、机构等信息,帮助他们进行科研工作。
  2. 教育领域:学生和教师可以利用知识图谱搜索来获取与课程内容相关的学术资源,提升学习和教学效果。
  3. 企业决策:企业可以利用知识图谱搜索来获取与行业、市场、竞争对手等相关的学术信息,帮助他们做出更加明智的决策。

腾讯云提供了类似的学术搜索服务,可以通过腾讯云学术搜索API来实现类似的功能。具体产品介绍和接口文档可以参考腾讯云学术搜索API的官方文档:腾讯云学术搜索API

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 大规模开放数字商业知识图谱评测基准来了:OpenBG上线天池

    近年来,知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注,在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用,凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出:融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域,知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力,但它仍面临着诸多挑战。例如,现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点,且知识图谱通常由多种模态构成,因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐(同款商品挖掘)面临严峻挑战;此外,现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模,如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时,“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图,用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力,从而返回更贴合用户需要的商品,因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。

    02

    史上最全《知识图谱》2020综述论文,18位作者, 130页pdf

    在本文中,我们对知识图谱进行了全面的介绍,在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中,知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后,我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用,以及它们如何使用上述技术。最后,我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。

    03

    复旦大学肖仰华教授在线授课!从专家系统到知识图谱演进

    人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识,特别是专家的知识及推理能力,来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是,伴随着大规模开放应用的兴起,传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前,数据驱动的大数据知识工程方兴未艾,并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今,发展迅速,如今已经成为人工智

    03
    领券