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单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答体验”，进入“问答体验”页面。 问答体验 在问答体验框中，针对当前知识图谱的知识提出问题，KBQA服务会根据您的提问查询和推理当前知识图谱的知识库，并返回精准答案。
11月12日，华为云知识图谱负责人郑毅博士在我国人工智能领域旗舰学术会议—2020全国知识图谱与语义计算大会（CCKS）上带来《知识计算即服务：赋能企业知识化转型》主题演讲。
且按照序号从小到大重要性依次递减 知识图谱实体对齐资料论文参考(PDF)+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐) 知识图谱实体对齐资料论文参考(CAJ)+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐) 4.6 知识融合算法测试方案（知识生产质量保障） 方案链接
11月12日，华为云知识图谱负责人郑毅博士在我国人工智能领域旗舰学术会议—2020全国知识图谱与语义计算大会（CCKS）上带来《知识计算即服务：赋能企业知识化转型》主题演讲。
文档关键信息提取形成知识图谱：基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源（含pyltp安装使用教程） 1. 项目介绍 目标：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。
在线实验 华为云知识图谱服务应用实践 本实验将使用华为云知识图谱（KG）服务，学习使用知识图谱平台，将结构化的表格数据导入到知识图谱平台，开通使用知识问答服务（KBQA
图1 知识图谱与依赖服务的关系 与统一身份认证服务的关系 知识图谱服务使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。
适于知识图谱应用落地02 惠民医疗健康知识图谱应用场景：在就医导诊、辅助诊断、药企市场拓展等领域提供知识服务教育知识图谱应用场景：教育知识图谱与机器学习算法结合实现智适应教育03 兴业通用企业管理知识图谱应用场景：企业内部知识管理平台高效实现知识资源创造、沉淀和使用通用制造业知识图谱应用场景
1. 引言 挑战与思路 搜索是大众点评App上用户进行信息查找的最大入口，是连接用户和信息的重要纽带。而用户搜索的方式和场景非常多样，并且由于对接业务种类多，流量差异大，为大众点评搜索（下文简称点评搜索）带来了巨大的挑战，具体体现在如下几个方面
中文人物关系知识图谱（含码源）：中文人物关系图谱构建、数据回标、基于远程监督人物关系抽取、知识问答等应用. 项目介绍 知识抽取(实体关系抽取)是知识图谱构建中的核心环节,实体关系抽取作为一项基本技术在自然语言处理应用中扮演着重要作用.
基于知识图谱应用的深度，主要可以分为两大类：通用知识图谱、领域知识图谱。
在华为、ORACLE、IBM、TERADATA曾负责过数据湖、数据仓库、大数据平台等多个企业级解决方案项目，目前负责网络知识图谱规划和知识图谱项目，致力围绕知识和数据为网络构筑智能认知关键竞争力。
父主题： 预览查询知识图谱
从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。
二进制树型搜索算法是典型确定性算法，该类**算法比较复杂，识别时间较长，但无标签饥饿问题**。 **主要包括如下步骤** - REQUEST（SNR）——请求（序列号） >此命令发送一序列号作为参数给电子标签。
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 效果展示： 1.Apache jena SPARQL endpoint及推理 在上一篇我们学习了如何利用 D2RQ 来开启
HDZ是华为开发者生态面向全球开发者建立的开放、创新、多元的开发者社区组织，致力于帮助各城市开发者学习提升、互动交流、挖掘机会，推动ICT、互联网等产业生态的建立和发展。
为了设计出高性能低计算量的网络结构，研究人员往往需要采用神经网络结构搜索（NAS）算法来获得突破手工设计上限的结构。为了提高搜索效率，目前方法通常采用一个 One-shot 的超网络，使得在搜索空间中的结构都能从超网络中获得相互共享的网络权重（weights）。在此类方法中，权重共享的假设十分重要
且按照序号从小到大重要性依次递减 知识图谱实体对齐资料论文参考(PDF)+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐) 知识图谱实体对齐资料论文参考(CAJ)+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐) 5.6知识融合算法测试方案（知识生产质量保障） 方案链接
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