一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法，刘彦志，程祥，知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中，将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键

随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如： 社交领域：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐零售领域：eBay，沃尔玛使用它实现商品实时推荐，给买家更好的购物体验金融领域：摩根大通，花旗和瑞银等银行在用图数据库做风控处理 汽车制造领域：沃尔沃，戴姆勒和丰田等顶级汽车制造商依靠图数据库推动创新制造解决方案电信领域：Verizon, Orange和AT&T 等电信公司依靠图数据库来管理网络，控制访问并支持客户 360 酒店领域：万豪和雅高酒店等顶级酒店公司依使用图数据库来管理复杂且快速变化的库存图数据库并非指存储图片的数据库，而是以图数据结构存储和查询数据。 图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据。

毕设项目：基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答

知识图谱导论 全套ppt

1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱，图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码，已经产生好ima

中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

以Web of Science数据库中收录的董事会治理研究的文献为研究对象,借助CiteSpace文献可视化分析软件,分别构建研究力量地理信息化图谱、作者合作网络以及高频关键词深度挖掘网络,分析董事会治理研究的分布状况、研究热点。结果显示:董事会治理领域的研究力量主要集中在美国、英国、澳大利亚和中国等国家或地区,其中美国发表文献数量最多,美国的Harvard Univ、Indiana Univ、Arizona state Univ等研究机构发表论文数量位居前列;美国的论文发表不仅保持着较快的发展速度,同时对整个董事会研究领域有着较高的影响力;中国的发文数量在董事会研究领域的国家(地区)中排名第四,而中介中心性仅为0.08。高频关键词共现网络分析表明,无论是从高频关键词的数量

口腔鳞状细胞癌外泌体mRNA表达图谱分析，胡慧珍，何祥一，目的 研究口腔鳞状细胞癌细胞(oral squamous cell cancer cells, OSCC))外泌体与正常口腔上皮细胞(Human immortalized oral epithelial cell, HOEC)外泌体mRNA之

大数据语义分析知识图谱合集，行业知识图谱应用，第三讲 知识抽取与挖掘

DeepTech深科技的独家专访 ，介绍基于知识图谱+自然语言理解技术的 magi.com AI 搜索引擎，介绍作者关于季逸超和Peak Labs团队，介绍搜索解决方案的构建思路。 有多少人工才能有多少认知智能，知识图谱的行业应用同NLP一样面临着重复性的数据标注问题，团队扎根开放领域的互联网文本进行知识提取的 Magi 项目，有了从纯文本自动构建可信知识图谱的技术。知识图谱准确度问题不是问题，信息覆盖率远非人工所及，现在主要的问题是不太堪用。 分析了Magi 项目，团队面临的6 个重要技术挑战，介绍了所完善的整个技术堆栈（重点），任务可以独立也可组合其他图谱。介绍了Magi 商业进程、倾向客户、近期规划和（广告）禁入限制。当然，不要忘了工程师朴素的初心。