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近日，DataFunSummit知识图谱在线峰会正式举行，国内知识图谱领域知名学者和技术专家出席本次峰会，共议“知识图谱的核心技术与前沿应用”。会上，华为云3位专家介绍了华为云知识计算解决方案的具体行业实践。
XLORE: 大多数中文知识图谱，如Zhishi.me、CN-DBpedia和PKU-PIE，都不考虑中文知识图谱与其他语言知识图谱之间的跨语言知识共享。清华大学构建的大规模英汉双语知识图谱XLORE是解决这一问题的一项重要工作。
建议先熟悉华为云知识图谱服务文档，了解使用流程和相关概念：https://support.huaweicloud.com/productdesc-kg/kg_02_0001.html图谱构建流程：华为云知识图谱目前还在公测当中，使用免费，直接申请公测即可。
数据建模：将抽取到的实体、关系和属性等信息转化为图形化的知识图谱模型。 知识推理：通过算法和模型对知识图谱进行推理和生成新的知识。 知识图谱的应用 知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。
目前微软和 Google 拥有全世界最大的通用知识图谱，Facebook 拥有全世界最大的社交知识图谱，而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。
本FAQ收集自然语言处理-知识图谱（NLP-KG）用户常见问题，并进行解答，供大家查询。一般性问题什么是知识图谱服务如何上传基础数据至OBS提交知识图谱服务相关工单时，如何选择问题所属的产品类型？创建知识图谱时，为何提示“角色权限校验失败”？创建图谱如何创建本体？
AI基础课之知识图谱系列课程又开课啦~詹姆斯·卡梅隆和詹姆斯·弗朗西斯·卡梅隆是同一个卡梅隆吗？ 本期的知识图谱第二讲，Roy博士以构建一个电影知识图谱为例，为我们详细介绍知识图谱构建的基本流程，干货满满噢！
知识图谱（Knowledge Graph） WikiPedia的定义：在知识表示和推理中，知识图谱是使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。知识图谱通常用于存储具有自由形式语义的实体（对象、事件、情况或抽象概念）的相互关联描述。
初级Java程序员基本要求。 Java 学习到什么程度可以找第一份工作？ 如果你能从零开始把一个项目搭建起来，运行在服务器上，就可以出去找工作了。接下来不断的面试中，通过面试找到自身的不足，接下来不断的学习和提高。 能够做一个项目，以下技术是必须要掌握的
AutoETER: Automated Entity Type Representation with Relation-Aware Attention for Knowledge Graph Embedding 1.目的： 自动学习类型的向量表示，可以兼容多种关系 推理所有关系模型
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和管道方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行
在ICLR2020会议上，有很多关于知识图谱推理的论文。从本质上讲，知识图谱是一种表示事实的结构化方法。与一般的图不同，知识图谱中的节点和边实际上具有某种意义，例如，演员的名字或在电影中的表演（见下图）。
为了避免这一缺陷，我们提出了一种新的KG嵌入高效非采样知识图谱嵌入框架(NS-KGE)。其基本思想是在模型学习中考虑KG中的所有负面实例，从而避免负面抽样。框架可应用于基于平方损失的知识图谱嵌入模型或其损失可转换为平方损失的模型。
知识图谱嵌入方法(Knowledge graph embedding method, KGE)用于各种下游任务，如知识图谱完成，包括三重分类，链接预测。然而，知识图谱在训练集中也包含了很多敏感信息，非常容易受到隐私攻击。
知识图谱举例 1.1 疾病知识图谱 1.2 药物知识图谱 2.常见知识图谱关系预测算法 KGs能够以机器可读的方式对结构化、复杂的数据进行建模，因此它被广泛应用于各个领域如问答、信息检索、基于内容的推荐系统等。KG对于任何语义web项目都非常重要。
浅谈知识图谱---neo4j 前言什么是知识图谱？什么是neo4j？neo4j安装代码github需求分析具体步骤数据xls最终效果 前言 想研究行人重识别了，发现知识图谱的概念在行人重识别里面还是应用挺多的，正好听老师也谈过这个东西。 什么是知识图谱？
1.2 知识图谱在我看来，学习每一项技术，都需要有一个清晰的脉络和结构，不然你也不知道自己会了哪些、还有多少没学会。就像一本书，如果没有目录章节，也就失去了灵魂。因此我试图总结出Redis的知识图谱，也称为脑图，如下图所示，可能知识点不是很全，后续会不断更新补充。
以知识表示为例，文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构化的，针对一些下游任务，需要将其对齐进行统一的表示。
AI基础课之知识图谱系列课程又开课啦~随着一个万物互联的世界正在形成，人类的知识也正以前所未有的速度被创建和记录。当知识的规模不断增大时，如何才能高效地存储和查询呢？快来看看吧！
# 结合知识图谱的问答增强示例 # 通过预先构建的知识图谱，增强模型对问题背景的理解，具体实现略 IV. 未来发展方向 A. 知识图谱的扩展与增强 多模态知识图谱： 未来的发展将不仅限于文本，还包括图像、音频等多模态数据的融合，从而构建更加丰富的知识图谱。
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