从宏观角度介绍了RL4KG，可以让初学者迅速掌握表示学习的概念和要义。

史上最大规模1.4亿中文知识图谱开源下载 知识就是力量，知识图谱是人工智能新时代的产物，简单地说知识图谱就是通过关联关系将知识组成网状的结构，然后我们的人工智能可以通过这个图谱来认识其代表的这一个现实事件，这个事件可以是现实，也可以是虚构的。 知识图谱可以应用于机器人问答系统，知识推荐等等，下图为知识图谱在机器人上的应用。 本次ownthink开源了史上最大规模的中文知识图谱，数据以（实体，属性，值），（实体，关系，实体）混合的形式组织，数据格式采用csv格式，下载链接见文末。 解压后查看知识图谱规模： $ wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ownthink_v2.csv 查看知识图谱数据： $ head ownthink_v2.csv 实体,属性,值 胶饴,描述,别名: 饴糖、畅糖、畅、软糖。 词条,描述,词条（拼音：cí tiáo）也叫词目，是辞书学用

基于neo4j,django,pytorch,py2neo的电影图谱及问答 功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。 项目中用到的数据来自网上公开数据集 前端页面参考：https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph，在此表示非常感谢。 准备数据及构建实体及关系 note:以下数据导入是在Neo4j控制台上完成，将数据data/node与data/relation放入neo4j安装目录下import文件夹下： 三类实体(节点)： 实体类型 数据文件 数量 说明 Movie Movie.csv 4587 电影实体 Person Person.csv 22937 人员实体 Country Country.csv 84 国家实体 四类关系： 关系类型 主语

知识图谱的构建java源码NOUS：动态知识图中的构建、查询和推理 知识图谱 (KG) 的自动构建仍然是一项昂贵的技术挑战，大多数企业和学术机构都无法实现。 NOUS 是一个端到端框架，用于为任意应用程序域开发自定义知识图驱动分析。 我们系统的独特之处在于 A) 将精选的 KG 与从非结构化文本中提取的知识相结合，B) 支持动态 KG 上的高级趋势和解释性问题，以及 C) 回答嵌入答案的查询的能力多个数据源。 NOUS 是什么意思？ “用经验知识进行推理的能力。” 见 和 。 介绍 NOUS 提供了从流数据构建特定领域知识图所需的完整功能套件。 这包括 自然语言处理（NLP）， 实体和关系映射， 使用链接预测的置信度估计。 使用频繁图挖掘的规则学习/趋势发现 使用图搜索进行问答 出版物和演讲 Choudhury S、Purohit S、Lin P、Wu Y、Holder LB、Agarwal K 2018。“Percolator: Parallel Pattern Discovery in Dynamic Graphs”第 11 届 ACM 网络搜索和数据挖掘 (WSDM) 国际会议。

这就是搜索引擎：核心技术讲解封面 这本书我没有看完，只看了前面两个对SEO影响比较大的章节，就是搜索引擎的爬虫系统和倒排索引的知识。 说的都是些纯理论，但是对于SEOer来着，这些都是不可或缺的知识面，看似对于SEO工作没有任何作用，但是实际上可以从中理解了很多SEO的常识，让你知道SEO为什么要这样做，比如， 你知道为什么网站要增加关键词密度吗？ 你知道为什么发外链为什么要用锚文本吗？ 你知道索引和收录到底什么区别吗？ 很多SEO常识，你能够从这本书找到答案。SEO，不能单纯的去做优化工作，要知其然，也要知其所以然。

知识图谱Knowledge Graph构建与应用实践高级研修班-课件

因附件过大，附件为百度云链接）知识图谱课件整理，包括知识表示、知识建模、知识抽取（实体抽取、关系抽取、事件抽取）、知识存储、知识推理、语义搜索、知识问答。

请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/108749135

信息检索：基于知识图谱和深度学习的文本表示和搜索(Explicit and distributed semantics for text representation and retrieval)-附件资源

基于知识图谱分析干细胞研究现状及发展方向