自然语言处理——刘洋1、判断题（每题1分，共10道）基本都是一些概念，比如汉语是不是曲折语，知识图谱的节点和边表示什么之类的2、选择题（每题2分，共5道）（1）

python医疗类知识图谱neo4j源码有视频介绍

知识图谱学习框架思维导图一张，可以参考思维导图按照这个路径学习知识图谱

知识图谱 技术 综述

肖仰华-大规模概念图谱构建与应用 北大 Question Answering Over Knowledge Graph 腾讯-大规模知识图谱的构建与应用-苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取 陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考-ZTE中兴

python课程设计大作业基于知识图谱的问答系统源码。里面含有项目的详细介绍和部署文档，按图索骥即可完成项目； 源码中有五个文件夹，如下所示： 1. Kbqa-website-deploy：项目部署所需内容； 2. buildQAModule：问答模块构建源码； 3. buildKnowledgeGraph：知识图谱构建源码； 4. buildFrontendWebsite：前端项目构建源码； 5. buildBackendService：后端项目构建源码。

该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。

帧差法 高斯混合模型

针对知识图谱（KG）在知识驱动的人工智能研究中发挥的强大支撑作用，分析并总结了现有知识图谱和知识超图技术。首先，从知识图谱的定义与发展历程出发，介绍了知识图谱的分类和架构；其次，对现有的知识表示与存储方式进行了阐述；然后，基于知识图谱的构建流程，分析了各类知识图谱构建技术的研究现状。特别是针对知识图谱中的知识推理这一重要环节，分析了基于逻辑规则、嵌入表示和神经网络的三类典型的知识推理方法。此外，以异构超图引出知识超图的研究进展，并提出三层架构的知识超图，从而更好地表示和提取超关系特征，实现对超关系数据的建模及快速的知识推理。最后，总结了知识图谱和知识超图的典型应用场景并对未来的研究作出了展望。

kgRobot 基于知识图谱的智能问答机器人 QQ技术交流群： 344673972 点击链接加入群聊【智能对话机器人交流群】： 课程内容： 1.智能问答机器人完整案例演示 2.智能问答机器人开发环境部署 3.智能问答机器人框架关键技术 4.智能问答机器人源码完全剖析 线上配套视频课程地址：