开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Toggle Jena Reasoner

您好！您提到的“Toggle Jena Reasoner”是一个知识图谱推理引擎，它是一种用于推理和推断知识图谱中的数据的技术。它是基于Apache Jena框架开发的，可以处理RDF和OWL语义网络数据。

Toggle Jena Reasoner的主要功能是通过对知识图谱进行推理，可以推断出更多的数据，从而提高知识图谱的可用性和可信度。它可以应用于各种领域，如生物信息学、金融、医疗等。

Toggle Jena Reasoner的优势在于它可以处理大规模的知识图谱数据，并且可以进行高效的推理和推断。它还可以与其他Apache Jena组件集成，从而实现更多的功能。

在腾讯云中，可以使用云服务器和云数据库等产品来部署和运行Toggle Jena Reasoner，以满足您的需求。您可以使用腾讯云的云服务器CVM和云数据库TencentDB for MySQL等产品，来部署和运行Toggle Jena Reasoner。

您可以参考以下链接来了解更多关于Toggle Jena Reasoner的信息：

Toggle Jena Reasoner官方网站：https://jena.apache.org/documentation/inference/
腾讯云云服务器CVM产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库TencentDB for MySQL产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdb-mysql

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

知识图谱推理与实践（1）

由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学陈华钧教授知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。

04

电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。实践之前，请自主学习Apache Jena, Apache Fuseki, SPARQL相关知识。

04

知识推理

 描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox

00

知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理

本章，介绍基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。

03

从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答下篇：Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学

在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启 endpoint 服务，但它有两个缺点：

02

基于jena的知识推理机复现「建议收藏」

因csdn语法支持与github不太一样，欢迎访问本文github版：https://github.com/JimXiongGM/KnowledgeBasedSearch/blob/master/知识推理机复现.md

03

知识图谱学习笔记（1）

RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。

00

知识图谱学习笔记（1）

知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用知识图谱的基石：RDF RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个

05

多角度、真实用户标注，人大&华为推出可解释推荐数据集REASONER

机器之心专栏机器之心编辑部推荐算法的可解释性近年来受到工业界和学术界的广泛关注。尽管人们提出了很多模型，但如何合理地评价算法产生的推荐解释一直是人们讨论的焦点。目前可解释推荐算法的评价有诸多限制，如解释的真值不是由真实用户标注，通常只基于单一的某个方面评估解释质量，评估策略难以统一等。为了进一步推动可解释推荐领域的发展，来自中国人民大学和华为的研究者联合构建了一个新的可解释推荐数据集——REASONER (Real Users Labeled Multi-aspect Explanations fo

02

知识图谱推理与实践(3) -- jena自定义builtin

在第2篇里，介绍了jena的The general purpose rule engine（通用规则引擎）及其使用，本篇继续探究，如何自定义builtin。

03

多角度、真实用户标注，人大&华为推出可解释推荐数据集REASONER

推荐算法的可解释性近年来受到工业界和学术界的广泛关注。尽管人们提出了很多模型，但如何合理地评价算法产生的推荐解释一直是人们讨论的焦点。

01

改进YOLO | 可能这才是用Transformer正确打开YOLO的方式吧？

目标检测的目的是在给定的图像中分类和定位感兴趣的目标。由于与其他计算机视觉应用的紧密联系，它已经引起了社会各界的极大关注。在深度学习领域取得重大突破之前，已有许多传统的方法被提出来解决目标检测问题。这些方法建立在手工制作的特征表示上。不可避免地依赖于手工制作的特征限制了传统方法的性能。

04

基于本体体系的知识图谱构建

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

02

Jena ARQ小试牛刀

资源描述框架（Resource Description Framework），一种用于描述Web资源的标记语言。使用XML语法和RDF Schema（RDFS）来将元数据描述成为数据模型。

01

基于知识图谱的问答系统Demo

基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。

04

Apache Jena Fuseki使用

这里我选择的是apache-jena-fuseki-3.14.0.zip (SHA512, PGP)

04

OpenSPG 新版发布：新增大模型知识抽取，3 步快速搭建专属知识图谱

随着 ChatGPT 的横空出世，大模型已然成为人工智能领域的焦点。大模型在语言理解、对话生成方面表现得尤其亮眼，而知识图谱则擅长大模型所无法解决的事实性“幻觉”和复杂推理问题。将知识图谱和大语言模型结合起来，充分发挥各自的优势，能为用户提供更优质的人工智能服务和产品。

01

电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理

上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena之中进行知识检索和答案推理。本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。

02

干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读（下）

本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。

03

上交大 Acemap 团队发布学术知识图谱 AceKG，涵盖 1 亿多个学术实体

日前，上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的 Acemap 团队知识图谱小组发布了学术知识图谱 AceKG。从官网可以看到，Acemap 知识图谱（AceKG）描述了超过 1 亿个学术实体、22 亿条三元组信息，包含六千多万篇论文、五千多万位学者、五万多个研究领域、将近两万个学术研究机构等，数据集将近 100G。知识图谱（Knowledge Graph）是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。通过将应用数

7 Papers | 浙大研究获SIGMOD 2023最佳论文；GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA

机器之心 & ArXiv Weekly 参与：楚航、罗若天、梅洪源本周论文包括 10% 成本定制专属类 GPT-4 多模态大模型；GPT-4 拿下最难数学推理数据集新 SOTA 等研究。目录： Transfer Visual Prompt Generator across LLMs Progressive-Hint Prompting Improves Reasoning in Large Language Models AutoML-GPT: Automatic Machine Learning

02

领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)

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)

02

好看的web色css

网页安全色有216中，但支持颜色名称作为颜色值的只有16种，分别是aqua, black, blue, fuchsia, gray, green, lime, maroon, navy, olive, purple, red, silver, teal, white, yellow。然而这16种Web自带的标准色看上去是极为「老土」的，几乎没有设计师愿意去使用，在这里为大家分享16 种更好看的 WEB 默认标准色：colors.css，颜色变好看了，而且已有写好的 CSS 样式文件。

02

【统览整个学术圈】上交大发布知识图谱AceKG，超1亿实体，近100G数据量

【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组，近日发布了学术知识图谱AceKG，提供了近100G大小的数据集，为每个实体提供了丰富的属性信息，涵盖权威学术知识，旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址： http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支，由语义网络发展而来，由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景，近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展，受到了业界和学术界

06

本体编辑、知识推理与检索

一切要从一个倒霉项目开始说起，项目要求根据一个构建好的本体文件，通过JAVA调用相应API实现对本体文件的编辑、推理以及检索。由于之前对本体、知识图谱这些完全不熟悉，被强行推入坑之后就开始了漫长且毫无希望的技（疯）术（狂）调（百）研（度）之路。。。。

03

干货 | 初学者入门必看的“知识图谱”解读（中）

本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。

03

DAnIEL：真菌数据分析平台及相互作用关系数据库

DAnIEL: a user-friendly web server for fungal ITS amplicon sequencing data Daniel Loos, Lu Zhang, Christine Beemelmanns, Oliver Kurzai, and Gianni Panagiotou Frontiers in Microbiology, doi:10.3389/fmicb.2021.720513

02

白嫖SSL证书部署（结合宝塔）

最近有点忙hhh，所以文章都不够完善就没更新（都是写的杂七杂八的没啥营养，可以在我的语雀里看），因为有个同学问我SSL证书怎么部署，想着这一周还没发过博客，就写一篇教程吧，假装有更新了。

03

Nature(2019)-地球系统科学领域的深度学习及其理解

Machine learning approaches are increasingly used to extract patterns and insights from the ever-increasing stream of geospatial data, but current approaches may not be optimal when system behaviour is dominated by spatial or temporal context. Here, rather than amending classical machine learning, we argue that these contextual cues should be used as part of deep learning (an approach that is able to extract spatio-temporal features automatically) to gain further process understanding of Earth system science problems, improving the predictive ability of seasonal forecasting and modelling of long-range spatial connections across multiple timescales, for example. The next step will be a hybrid modelling approach, coupling physical process models with the versatility of data-driven machine learning.

03

知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战（含码源）：数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等

《海贼王》(英文名ONE PIECE) 是由日本漫画家尾田荣一郎创作的热血少年漫画，因为其宏大的世界观、丰富的人物设定、精彩的故事情节、草蛇灰线的伏笔，受到世界各地的读者欢迎，截止2019年11月7日，全球销量突破4亿6000万本^1，并被吉尼斯世界纪录官方认证为“世界上发行量最高的单一作者创作的系列漫画”^2。

03

【知识图谱】：科普——万维网、语义网、知识图谱、RDF、RDFS、OWL、SPARQL、RDB2RDF、D2RQ、Protege

通过RDF(S)可以表达一些简单的语义，但在更复杂的场景下，RDF(S)语义表达能力显得太弱，还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义，类、属性、个体的等价性，不相交类的定义，基数约束，关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S)，作为语义网上表示本体的推荐语言。

02

【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用

【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。知识图谱构建的关键技术 1

04

GEPI | 一种用于从科学生物医学文献中大规模挖掘分子相互作用的新型Web工具

文献：Erik Faessler and others, GEPI: large-scale text mining, customized retrieval and flexible filtering of gene/protein interactions, Nucleic Acids Research, 2023;, gkad445, https://doi.org/10.1093/nar/gkad445

04

「知识型图像问答」微调也没用？谷歌发布搜索系统AVIS：少样本超越有监督PALI，准确率提升三倍

在大型语言模型（LLM）的加持下，与视觉结合的多模态任务，如图像描述、视觉问答（VQA）和开放词汇目标识别（open-vocabulary object detection）等都取得了重大进展。

01

ACL-2022 | 字节跳动与新加坡科技与设计大学提出：基于演绎推理的数学解题

机器之心专栏作者：字节跳动AI Lab、UT Austin、新加坡科技设计大学StatNLP组目前强大的语言模型普遍在很多下游 NLP 任务中能轻易地达到比较好的结果，但在推理效果上没有达到我们的预期 [1]。字节跳动人工智能实验室与新加坡科技与设计大学提出一个基于演绎推理的方法，希望实现类似 System 2 的推理能力 [2]. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.10316 研究动机作为一类需要解题的推理过程，在数学解题任务中比较适合应用演绎推理模型。我们尝试在此任

04

数据魔术师运筹优化及人工智能系列讲座30期（始于2020年6月9日）总结及反馈收集

！数据魔术师运筹优化及人工智能系列讲座30期总结及反馈收集全力以赴感谢支持运筹优化人工智能认真学习努力研究希望你成为最好的自己不知不觉 2022年已经悄然而至啦数据魔术师从2020年6月9日开始开展运筹优化及人工智能系列讲座至今已经有30期啦！每一期讲座的成功开展，都离不开各位讲座专家的鼎力支持和辛勤付出，离不开粉丝们的认可和参与。每期讲座都是干货，绝对的干货，半数以上的讲座时长超过3个小时，非常的烧脑，但是绝对可以学到真东西。为了更好地为大家组织讲座，麻

02

从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA

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。

03

论文分类及写作基础

原创性研究，在国内外同类研究现状的基础上，提出自己独有的创新性理论、观点、方法或技术。

02

知识图谱新人问答专区

创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。

02

react进阶之render props

Render props作为共享组件逻辑的一种有效模式，此模式借助state和辅助参数，可以提供ui的更好的灵活性。

02

Angular 组件通信的三种方式

原文：https://medium.com/@mirokoczka/3-ways-to-communicate-between-angular-components-a1e3f3304ecb

02

高级 Angular 组件模式 (3b)

Kent C. Dodds的第四篇文章中的一个重要元素在上一篇文章中没有涉及，使用withToggle高阶组件(HoC, react中的常用模式)可以将<toggle-on>、<toggle-off>、<toggle-button>组件中的公用逻辑分离出来。

01

十一、编辑器开发之Toggle

当我们需要切换一个bool值的时候通常需要用到Toggle开关，Toggle的绘制需要用到GUILayout.Toggle或EditorGUILayout.Toggle方法。

02

Vue中的renderless 非渲染组件

众所周知，在工程中，我们会在.vue文件中定义 <template>、<script>和<style>三种tag，分别盛放组件html、javascript和css。

01

高级 Angular 组件模式 (3a)

针对第一个问题，我们使用@ContentChildren装饰器（因为它获取所有的子组件引用），但是它无法解决第二个问题。

04

【OWL】：Web Ontology Language

The W3C OWL 2 Web Ontology Language (OWL) is a Semantic Web language designed to represent rich and complex knowledge about things, groups of things, and relations between things. OWL is a computational logic-based language such that knowledge expressed in OWL can be reasoned with by computer programs either to verify the consistency of that knowledge or to make implicit knowledge explicit. OWL documents, known as ontologies, can be published in the World Wide Web and may refer to or be referred from other OWL ontologies. OWL is part of the W3C's Semantic Web technology stack, which includes RDF [RDF Concepts] and SPARQL [SPARQL].

03

零基础入门 17： UGUI Toggle

很久没更，最近公司的手游准备二测，加上蛮牛上教程的同步更新，所以一直到现在才开始恢复公众号的内容更新。之后会在游戏蛮牛和公众号上同步更新。

05

React Hooks 可以为我们带来什么，及为什么我觉得React才是前端的未来

简单说明一下，react hooks 是一个已经在提议中的新功能，预计会随着React 16.7.0一起发布。 /以上所述所有React均指ReactJS，下述会用React简称/

04

开心档-软件开发入门之Bootstrap4 下拉菜单

我们可以使用一个按钮或链接来打开下拉菜单，按钮或链接需要添加 .dropdown-toggle 和 data-toggle="dropdown" 属性。

01

高级 Angular 组件模式 (2)

我们需要实现的需求是能够使使用者通过<toggle>组件动态的改变包含在它内部的内容。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭