知识图谱发展报告 2018

有关实体及其关系的真实世界事实的知识库是各种自然语言处理任务的有用资源。然而，由于知识库通常是不完整的，因此能够执行知识库补全或链接预测是很有用的。本文全面概述了用于知识库完成的实体和关系的嵌入模型，总结了标准基准数据集上最新的实验结果。

适合咱们新伙伴学习的数据分析的知识谱图，目前完成了15张的知识谱写，虽然不是很详细 但是可以将就这用，不详细的地方欢迎大咖们帮我在评论区补充一下。

知识图谱任务规划，包括知识图谱学习知识地图，学习路线

CiteSpace：引文空间是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。由于是通过可视 化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。

一个知识图谱展示网站，前端使用vue D3框架，后端采用springboot框架

Protégé软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件，或者说是本体开发工具，也是基于知识的编辑器

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