知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用于组织和存储知识的结构化图数据结构，由实体（nodes）和它们之间的关系（edges）组成。它广泛应用...

目前设计到很多企业专业领域的知识库构建基本都没有很好的思路对现有的领域知识作一个很好的思路拆分理解，想要落地私域多模态大模型的应用我想还是绕不过想现有的知识库转...

语义搜索 旨在通过自然语言处理技术，理解用户查询的意图，提供更为精准的搜索结果。而知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系表示为低维向量，使得计算语义相似度成为...

在信息爆炸的时代，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种重要的信息组织方式，被广泛应用于推荐系统、智能问答和信息检索等领域。然而，传统的知识...

在信息爆炸的时代，如何从大量文本中准确提取和识别实体成为了一个重要的研究课题。实体链接（Entity Linking, EL）作为信息抽取的一部分，旨在将文本中...

知识图谱为因果推理提供了丰富的结构化信息，而因果推理可以帮助知识图谱嵌入模型理解变量之间的关系。这种结合不仅能够提升知识图谱的表示能力，还能够使得因果推理结果更...

随着大数据时代的到来，如何从海量信息中获取有价值的知识成为重要课题。知识图谱作为一种将现实世界中各类实体及其相互关系用结构化的方式呈现的工具，在搜索引擎、推荐系...

先别急，我们先把“知识图谱”这个听起来很高级的词拆解一下。简单来说，知识图谱就是将信息以点和线的方式连接起来，把它们之间的关系直观地展示出来。比如，你想了解“苹...

在众多的嵌入方法中，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的嵌入方法近年来备受瞩目。其中，图卷积网络（Graph Convolu...

在知识图谱嵌入中，实体和关系被表示为低维向量（或称为嵌入），这些嵌入保留了原始图结构中的语义信息。本文将详细介绍如何使用Node2Vec方法对知识图谱进行嵌入。

知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多，下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。

关系推理是知识图谱嵌入的另一个重要应用，它用于推断知识图谱中可能缺失的关系。例如，在知识图谱中，如果我们知道一个作者和某些出版社有联系，但该作者的部分书籍未被记...

构建知识图谱的过程可以分为数据收集、数据清洗、实体识别、关系抽取、知识存储与查询等多个阶段。本文将详细介绍如何构建一个高效的知识图谱，并通过具体代码展示整个过程...

在推荐系统中使用知识图谱的第一步是构建一个全面的图谱。知识图谱通常由实体（如用户、物品、属性）和它们之间的关系组成。构建知识图谱的过程包括数据收集、实体识别和关...

在当今这个信息爆炸的时代，企业面临着前所未有的数据洪流。这些数据，无论是来自市场趋势、客户反馈、内部运营还是外部研究，都蕴含着巨大的价值，但同时也带来了筛选、整...

在当今这个快速变化且高度竞争的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战，其中之一便是如何高效地跨越部门界限，实现无缝协作。传统的组织结构往往导致信息孤岛的出现，不同...

知识图谱（Knowledge Graph，简称KG）是一种结构化表示事实和信息的方式，广泛应用于搜索引擎、智能问答、推荐系统等领域。知识图谱的核心是通过图结构将...