知识图谱是一系列结构化数据的处理方法,它涉及知识的提取、 表示、存储、检索等诸多技术。从渊源上讲,它是知识表示与推 理、数据库、信息检索、自然语言处理等多种技术发展的融合。 但传统的知识处理方法,在实际的工程应用,特别是互联网应用 中,面临实施成本高、技术周期长、熟悉该类技术的人才缺乏、 基础数据不足等诸多现实制约。实战中的知识图谱,需要充分利 用成熟的工业技术,不拘泥于特定的工具和方法,特别是不盲目 追求标准化、技术的先进性或者新颖性,以实际的业务出发,循 序渐进推进工程的实施。在本教程中,我们首先回顾知识图谱从 理念到工程逐步落地的发展历程,梳理各技术与知识图谱应用的 关系。然后,我们结合工程上具体的实例,来展示知识图谱的核 心理念和技术如何在成本约束下实施,包括结构化数据生成,可 维护的知识结构,海量知识的数据库管理,和多层次的语义检索 等。
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-理解短文本 共211页.pdf
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问答系统概述 •问答系统能够更为准确地理解以自然语言形式描述的用户提问,并通过 检索异构语料库或问答知识库返回简洁、精确的匹配答案 。 •相对于搜索引擎,问答系统能更好地理解用户提问的真实意图 , 同时更 有效地满足用户的信息需求。
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-图数据可视化辅助关联分析实践 共21页.pdf
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-问答与知识图谱 共91页.pdf
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-医疗保健分析知识图谱 共56页.pdf
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AI人工智能技术分享 知识图谱技术及应用介绍-知识图谱在日本-超越开放数据 共16页.pdf
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【提纲】 1、系统应用 2、知识图谱概述 3、总结 4、从数据管理层面的讨论 5、从不同角度和学科研究 6、一些开放性问题
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