知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
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
论文标题：Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling
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
👆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
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
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
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。
竹间科技创始人兼CEO简仁贤曾在世界人工智能大会上发表了一篇题为《认知智能赋能企业转型》的演讲，重点探讨了认知智能的基石——知识图谱，阐述了知识图谱的定义、优势等，接着围绕产业界极重视的大规模落地问题，结合具体例证及经验心得，描绘了跨越众多行业的不同应用。以下为竹间科技创始人简仁贤先生演讲内容的精彩节选。
精选 6 篇来自 EMNLP 2018、COLING 2018、ISWC 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
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。
随着“互联网+”时代的到来，知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中，知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中，企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现，可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么，知识图谱数据开发是什么？主要内容有哪些呢？
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。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
引言：知识图谱本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识图谱理解成多关系图 。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为各领域的研究提供切实的、有价值的参考。本文将重点介绍知识图谱技术与智慧金融的融合。
【新智元导读】百度度秘事业部首席技术官朱凯华日前在上海计算机学会做了题为《AI赋能的搜索和对话交互》的报告，主要介绍了现在的百度搜索及度秘“DuerOS”系统。由陆奇领衔、百度全新组建的度秘事业部有什
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。
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。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上一秒收到“XX信贷”的诈骗短信，下一秒警察蜀黍的温馨提醒就到了。 如此迅速的出警速度，这背后其实还有AI默默助力。 只要NLP识别到用户短信中的“客户、拖欠、信贷”等关键字，手机中的反诈预警系统就会被触发，用户此时就能收到风险提醒。 维护网络安全，AI已经成为了非常重要的角色之一。 该如何更好利用AI，是网安人员们现在更加关注的话题。 在CCF C³第八次活动中，来自学术界和工业界的科技大咖们就深入探讨了这个问题。 这一次，他们齐聚绿盟科技，就知
上周我参加了在加利福尼亚州蒙特雷举办的国际语义网络、会议（ISWC），并在 Ada Lovelace 纪念日当天就爱思唯尔（Elsevier）在衡量和解决研究领域中的性别差异方面所做的工作发表演讲（详见：https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/gender-report）。会议的其他部分就像是一场回到过去的旅程……当然是以不错的方式回去的 :-)
幻觉是与大型语言模型（LLM）一起工作时常见的问题。LLM能够生成流畅连贯的文本，但往往会产生不准确或不一致的信息。避免LLM产生幻觉的方法之一是使用外部知识源，如数据库或知识图谱，提供事实信息。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
来源 | 微软研究院AI头条（公众号ID：MSRAsia） 编者按：我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐系统作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务。但传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题，而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息，近几年逐渐引起了研究人员的关注，本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及知识图谱在推荐系统中可能的应用价值。一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的
近两年来，随着Linking Open Data等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。 知识图谱的表示和本质 正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 知识图谱与语言预训练是什么关系呢？ 本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。 01 知识图谱与语言预训练 关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的表示手段描述知识，才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型，从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型，这个模型中包含有参数化表示的知识，可以直接利用这个模型完
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：LRS 【新智元导读】预训练的经验来说，数据越多，效果越好！Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章，可以从知识图谱中自动生成文本数据，再也不怕语料不够用了！ 大型预训练自然语言处理(NLP)模型，如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM，充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库，对特定任务的标注数据进行微调，获得一个效果特别好的预训练，并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而，自然语言文本本身
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》。
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。
论文标题： Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion
本文解读的是 KDD 2020 论文《Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion》，作者来自北大、人大、西安电子科技大学。
会话推荐系统(conversation recommender system, CRS)旨在通过交互式的会话给用户推荐高质量的商品。通常CRS由寻求商品的user和推荐商品的system组成，通过交互式的会话，user实时表达自己的偏好，system理解user的意图并推荐商品。目前会话推荐系统有两个问题需要解决。首先，对话数据本身缺少足够的上下文信息，无法准确地理解用户的偏好（传统的推荐任务会有历史交互序列或者用户属性，但是该场景下只有对话的记录）。其次，自然语言的表示和商品级的用户偏好之间存在语义鸿沟（在user的话语“Can you recommend me a scary movie like Jaws”中，用户偏好反映在单词”scary“和电影实体”Jaws“上，但这两类信息天然存在语义的差异）。
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。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14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
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
导读：近日，清华大学计算机系教授、系副主任，智谱·AI 首席科学家唐杰在 MEET 2021 智能未来大会上作了题为《认知图谱——人工智能的下一个瑰宝》的精彩演讲。
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
欺诈是用户主观、以非法占有为目的，采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法，骗取他人财物或金融机构信用，破坏金融管理秩序的行为。
研究证实，人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库，包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等，大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料，这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明，将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理，使资料的储存、管理及应用更加系统化，可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件，知识库是理解人类语言的背景知识，而如何构造这个知识库，找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今，已经陆续出现了多种知识表示方式，包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇，文章将以知识为中心，对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
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。
这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。
网络上各种测评满天飞，这里就不展开说了，针对“chatgpt”这项技术的难点，是十分巨大的。当你对文心一言以及其他国产AI软件存在不满的时候，你可以简单对着chatgpt或者文心一言搜索！
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
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