基于知识图谱的学术信息检索系统

【AAAI2023】视觉辅助的常识知识获取Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition 论文源码。大规模的常识知识库为广泛的AI应用提供了能力，其中常识知识的自动提取(CKE)是一个基本和具有挑战性的问题。文本中的CKE因其固有的稀疏性和文本中常识的报道偏差而闻名。另一方面，视觉感知包含了丰富的关于现实世界实体的常识知识，如(人、能拿的东西、瓶子)，这可以作为获得基础常识知识的有前途的来源。在这项工作中，我们提出CLEVER，它将CKE描述为一个远端监督的多实例学习问题，其中模型学习从一组关于实体对的图像中总结常识关系，而不需要对图像实例进行任何人为注释。为了解决这一问题，CLEVER利用视觉语言预训练模型来深入理解袋子中的每个图像，并从袋子中选择信息实例，通过一种新颖的对比注意力机制来总结常识性的实体关系。综合实验结果表明，CLEVER方法能够较好地提取常识性知识，比基于语言模型的预训练方法提高了3.9个AUC点和6.4个mAUC点。预测的常识得分与人的判断具有较强的相关性，斯皮尔曼系数为0.78。提取出来的常识也可以根植于具

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介绍了知识图谱与图神经网络

知识推理背景场景基于逻辑的方法基于机器学习的方法基于神经网络的方法知识推理方法简介目前大部分的开放知识图谱，例如Freebase 、 DBpedia都是有人工或

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7.2 Spectre模拟环境下仿真 从在C om pose r中打开的nand-test原理图开始，选择Too丨s — Analog Environment菜单选项。 这将打开Virtuoso Analog Design Environment对话框，如图7.5所示。读者应当看到其中的Library， Cell和View均已填入。如果没有填好，或者如果读者实际上想仿真不同的原理图，可以用Analog Environment中的Setup — Design菜单来修改它。其他setup选项也应当设置好。我们将用Spectre 仿真器，因此Modd Path应当设置成指向读者所用工艺的某个通用的典型晶体管模型。对于本例， 我们将用3!11丨06.8(^文件中的模型。在某些时候读者也许希望指向不同的一组模型以得到最坏（最 慢 ）情况工艺角的模型，或使用一个具体MOSIS制造过程的模型巾。读者可以通过Setup —►Model Libraries菜单来设K 指向所希望的其他模型的路径。 注释：Spectre的默认值设置在.cdsenv文件中，它可以是系统的默认值或是为读者本地定制的默认值。 现在，在 Analog Environment 中选择 Analyses —► Choose…，或单击 Analog Environment 对话 框右边的工具图标，这个对话框列出了ac，trail和dc按钮。选 tran可进行瞬态分析，并注意一定要 Stop Time ( 终止时间），使仿真器知道仿真应进行多长时间。之后将填人300n以进行300纳 秒的仿真。图7.6所示为这一对话框」 1 干个 c|Vr 1 J M 1 U O ifif l z1. J ) r ! v IIII u Vi I r \ \ lilh v i 注释：仿真跑飞（失控）的一种可能是读者忘了键入在仿真时间说明中的n。如果仿真的时间是300秒 而不是300纳秒，那么仿真时间就会很长！ 现在需要选择希望显示出哪些电路节点的输出波形。做这件事最简单的方法是通过在原理图中 单击这些节点来选择它们。选择Outputs —► To Be Plotted —► Select On schematic菜单选项。在读 # % ^ l t M ^ n l M q l J ^ i i : i M t 丽 a

neo4j图数据库+python+知识图谱（适用于毕业/课程设计）

上海大学 计算机学院 选修课 语义网络与知识图谱考点总结和笔记，包含语义网概述、RDF（S）、turtle、OWL、DL、KG、KR、知识抽取、知识推理等内容