总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
近半年时间，腾讯混元大模型在2023年腾讯全球数字生态大会上正式亮相，并宣布对外开放至今，腾讯混元一直都是国内外技术圈关注的焦点，而且腾讯混元的诞生和对外开放也标志着国产大模型进入了长跑期，并且从过去的参数至上转向了实用优先的方，截至目前腾讯混元大模型已经吸引了国内外上百个业务的接入，并在代码处理水平和效果方面取得了显著的提升。根据腾讯的官方数据显示，腾讯混元大模型的代码处理水平提升超过了20%，在实测中其代码处理效果甚至超过了ChatGPT 6.34%，而且根据HumanEval的公开测试集指标显示，腾讯混元大模型也超过了业界头部开源代码大模型如Starcoder和Codellama等。
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
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
话接上文《图技术在 LLM 下的应用：知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》 同大家简单介绍过 LLM 和图、知识图谱相关的结合，现在我来和大家分享下最新的成果。毕竟，从 GPT-3 开始展现出超出预期的“理解能力“开始，我一直在做 Graph + LLM 技术组合、互补的研究、探索和分享，截止到现在 NebulaGraph 已经在 LlamaIndex 与 Langchain 项目做出了不少领先的贡献。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
本周 Mixlab 参加了一次虚拟活动～活动的场地是 Vland 云现场。 主题是分享线上会展的场地创作方法与布展思路。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
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2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下，大规模知识图谱的自动化构建成为现实，这就加快了知识图谱的落地与应用。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧，豆瓣评分一度高达8.8分，是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良，画面精美，主要人物的性格特色明显，角色鲜明。并且，这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”，许多情节都能引起人们的共鸣。 不过，今天我们不是来聊剧情的，而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习，才能高效地学为所用嘛！ 众所周知，知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明，人脑就是通过知识与知识
二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。
大型语言模型（LLM）已经很强了，但还可以更强。通过结合知识图谱，LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题；而反过来 LLM 也能助益知识图谱，让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合，我们也许还能得到更加全能的人工智能。
👆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，
知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智能领域的热门问题之一，吸引了来自学术界和工业界的广泛关注，在一系列实际应用中取得了较好的落地效果，产生了巨大的社会与经济效益。
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。
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程，以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业，通过多年的技术积累和创新，已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来，明略数据将继续深耕知识图谱领域，推动大数据技术与知识图谱的融合发展，为行业提供更为高效、智能的解决方案。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
随着人工智能和大数据的爆炸式增长，如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据，可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息，因此，近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解，本文对该领域进行了系统综述。
提到 AI，大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域，这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来，随着知识图谱技术不断被提及，作为 AI 领域底层的技术，其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域，大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持，企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，不过，在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人王海峰却没有讲这些，这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义，但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时，搜索结果右侧的联想，就来自于知识图谱技术的应用；你问百度某个字怎么念，答案也来自知识图谱的应用；你和度秘聊天，问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等，背后都是知识图谱
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。
知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其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。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications，发表日期2020年，论文PDF，点击链接。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
10月31日，由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕，本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与，他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题，展开了深入研讨。
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告，完整内容见书籍《知识图谱：概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
工业制造发展迅速，各式各样的工业互联网平台脱颖而出，但在它们之中做工业知识图谱的少之又少，这到底是为什么呢？
大语言模型有巨大的潜力，但也存在明显的缺陷。知识图谱可以使大语言模型变得更准确、透明，并且结果易于解释。
你听说过可以自定义搜索结果页摘要吗？此讲告诉你用结构化数据标志可以轻松自定义搜索结果页面的摘要，了解如何自定义谷歌搜索结果中显示的简要文本。在搜索结果中，谷歌将确定网页中最相关的文本，并在链接下方向用户显示该文本。要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段，必须要把结构化数据添加到网页中。
近两年，知识图谱技术得到了各行各业的关注，无论是企业公司还是开发者个人，都对这项技术有着极大的了解与使用需求。在近日的 AI开发者大会（AI ProCon 2019）的知识图谱技术专题，演讲嘉宾为开发者们分享了该领域技术应用的实践经验与未来发展趋势。
论文标题：Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling
知识图谱是近几年来一个蛮热的词，被认为是“认知智能领域核心技术之一”，“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
鞠建勋，携程度假AI研发团队资深算法工程师，主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学，有五年的自然语言处理经验，专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
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。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
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。
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。
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。
提到知识图谱大家可能并不知道这是个什么东西，因为它在国内的教育之中不太常见，所以在很多人的脑海之中，甚至都没有知识图谱这个词的身影。但如果说到思维导图，相信很多人都知道并且使用过，即是从一个大的分类不断扩散，不断将其缩小范围，从而将各种知识串联起来，形成一个完成的知识体系。而知识图谱和思维导图在某些角度是类似的，它也是将知识进行串联。那么知识图谱究竟是什么呢？
AI 科技评论按：现在的市场环境下，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据，大型的企业都开始了数字化转型，它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户，将数据转化为专家的经验知识，从而提高工作效率和产品销量，并增强产品的用户体验。而知识图谱，则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
知识图谱作为一种特殊的信息表示技术，其在近年来在各种应用领域中都有所体现，尤其在自然语言处理（NLP）中，它的重要性更是日益凸显。知识图谱能够高效、有组织地存储和管理大量的信息，而且能够用图的形式表示出这些信息之间的关系，使得信息更具有语境，更易于理解和应用。
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