领域知识图谱概述，包括领域图谱简介，领域知识图谱的应用及挑战，以及领域知识图谱生命周期管理。 领域知识图谱关键技术，包括领域知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 领域知识图谱应用实战，以金融证券领域应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到领域应用的全过程。

行业知识图谱概述，包括行业图谱简介，行业知识图谱的应用及挑战，以及行业知识图谱生命周期管理。 行业知识图谱关键技术，包括行业知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 行业知识图谱应用实战，以金融证券行业应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到行业应用的全过程。

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瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识数据源：知识图谱构建SPO，知识图谱构建SPO

随着互联网技术的不断迭代更新，对海量数据的语义理解变得越来越重要。知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，医学是知识图谱应用较广的垂直领域之一，医学知识图谱的构建也是目前国内外人工智能领域研究的热点。从医学知识图谱本体构建出发，依次对命名实体识别、实体关系抽取、实体对齐、实体链接、知识图谱存储、知识图谱应用进行综述，详细介绍了近年来医学知识图谱构建过程中涉及的难点、现有技术、挑战及未来研究方向，并介绍了医学知识图谱应用，最后对未来发展方向进行了展望。 关键词： 医学知识图谱; 构建; 关键技术 研究进展

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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。

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

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