2020年07月以来，KDD、ICML、ACL、IJCAI会议论文公布，本文特意整理了最新8篇关于知识图谱的论文，其作者分别来自Amazon、CMU、斯坦福 、Google等。值得大家一起来鉴赏学习。

知识图谱是实现机器认知智能的使能器，一方面通过建立从数据到知识图谱中实体、概念、关系的映射，让机器理解数据的本质；另一方面利用知识图谱中实体、概念和关系来解释现实世界中事物和现象，让机器解释现象的本质。

爬取中文医学图谱中的实体关系实体，用于知识图谱模型的构建

知识图谱入门级学习资料。从知识抽取、知识表示、语义消歧再到实体对其，构建知识图谱，已经知识图谱的第三方应用。看完这些，你将入门。

2019中国物联网产业全景图谱报告（完整版）-2019.4-274页.pdf

初衷 这是一个知识图谱构建工具,最开始是对产品和领导为了做ppt临时要求配合做图谱展示的不厌其烦,做着做着就抽出一个目前看着还算通用的小工具，知识图谱可视化，仅供做知识图谱的小伙伴参考 技术栈 小工具是前台是基于vue + d3.js ,后台是springboot配合Neo4j. 演示 demo地址：. 实现的基本功能: 新增节点,添加连线,快速添加节点和关系 节点的颜色和大小可修改 节点和关系的编辑,删除 导出成图片 csv导入 导出csv 添加图片和富文本 节点之间多个关系 增加直接执行cypher功能 后续优化: 新建单节点,节点的位置能指定(或者和鼠标点下的位置一致) over 2018-11-16 做出的图谱能够导出成图片 over 2018-11-16 支持导入功能,同时支持导出关系和节点 over 2018-11-17 输入一段文本,通过自然语言等手段,抽出实体和关系,编辑后

本文来自于csdn，本文主要对深度学习模型知识图谱的建模方法及其应用进行更详细的介绍。作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景，构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱，为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能够通过对应用场景下的用户偏好和商家定位进行更为深度的理解，进而为大众提供更好的智能化服务，帮大家吃得更好，生活更好。近日，美团AI平台部NLP中心负责人、大众点评搜索智能中心负责人王仲远博士受邀在

知识图谱、命名实体识别（NER

知识图谱学习系列之二 哈工大

标签图 （知识图谱数据集），格式为lg。包括citeseer、mico、patent_citations。数据格式为： # t 0 v 0 1 ... e 1 2 3 # t -1