贪心学院自然语言处理高级魔鬼训练营全面剖析自然语言处理领域前沿技术，包括预训练、对话系统、文本生成、知识图谱、信息抽取等。本资源是《第03章 机器学习基础 - 逻辑回归》的5.案例《预测银行客户是否会开设定期存款账户》的数据和参考代码。

考生在填报高考志愿时, 针对复杂繁多的各类高校信息数据, 传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配, 考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据, 这无疑增加了考生的时间成本. 为此本文提出了基于高考领域知识图谱, 使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法, 设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统. 与传统的搜索引擎不同的是, 基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配, 减少考生重复搜索和筛选数据的次数. 测试结果表明, 本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.

DataFunSummit：知识图谱技术峰会 2021 共24份 乐府：预训练语言模型在诗词对联生成中的应用 深度应用驱动的医学知识图谱构建 融合知识与数据的临床决策支持 基于知识图谱的临床风险评估 基于知识图谱的金融舆情风险分析及自动学习技术 资管知识中台-资管领域知识图谱的构建和应用 知识智能技术在电力领域中的落地实践 工业场景知识图谱落地实战 基于知识图谱的企业知识计算与应用 小米小爱智能问答系统概览 新零售领域多模态知识图谱的建设与应用 电商常识图谱构建及搜索推荐场景下的应用 知识图谱辅助的推荐系统 复杂语境下的实体关系抽取 知识图谱的构建与互联网场景下的应用 开放式知识图谱的自动构建技术 “神经+符号”学习与多模态知识发现 事件抽取与事件图谱构建 小米在知识表示学习方向的探索与实践 基于电商常识图谱的知识表示与应用 实体对齐算法在电商领域当中的实践和应用 属性对齐和归因在商品企划中的应用 知识增强图语义理解技术

知识图谱汇总，包含50种技术的学习之路

从建立数据仓库到构建数据结构，再到加速人工智能，知识图谱在当今市场上提供了强大的竞争优势。本书对如何构建和使用知识图谱及其对创新的重要性做了详细阐述。这本书是希望自己的数据更加智能的商业领袖和数据专业人士必读之作。

包含了约20万条中文概念至实体的转换，来自百度百科。

基于知识表示学习的实体对齐方法是将多个知识图谱嵌入到低维语义空间,通过计算实体向量之间的相似度实现对齐.现有方法往往关注文本信息而忽视图像信息,导致图像中实体特征信息未得到有效利用.对此,提出一种基于联合知识表示学习的多模态实体对齐方法(ITMEA).该方法联合多模态(图像、文本)数据,采用TransE与TransD相结合的知识表示学习模型,使多模态数据能够嵌入到统一低维语义空间.在低维语义空间中迭代地学习已对齐多模态实体之间的关系,从而实现多模态数据的实体对齐.实验结果表明,ITMEA在WN18-IMG数据集中能够较好地实现多模态实体对齐.

KG_奇迹 基于neo4j的漫威人物知识图谱 去做： 样式 搜索功能 效果演示： 目前尚未部署到网上 涉及技术： html，css，js Python 烧瓶 py2neo，cytoscape.js neo4j，CQL 描述： 数据采用的是别人整理好的漫威人物关系数据，据观察应该是复联四之前的数据 参考CSDN博客： 参考CSDN博客： 基于neo4j图数据库，用flask框架构建的一个网页 知识图谱运行步骤： 把三个csv放到neo4j根目录的导入文件夹中 在neo4j中用CQL引入csv： 加载“ names_message.csv”文件： LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///names_message.csv' AS data MERGE (:people{name:data.name, id:data.id}); 加载“ relation

Obsidian做笔记，非常强大的知识图谱构建与显示，管理知识利器

ProtégéDesktop由斯坦福大学团队开发，支持通过完全可自定义的用户界面在单个工作空间中创建和编辑一个或多个本体。可视化工具允许交互式导航本体关系。高级的解释支持有助于追踪不一致之处。可用的重构操作包括本体合并，在本体之间移动公理，重命名多个实体等等。 原斯坦福大学的下载链接比较慢，进行了搬运，方便国内下载。