当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

知识图谱构建权威发布_知识图谱构建流程图(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

知识图谱构建

「AI搜索是否正在替代传统搜索引擎」谁能拒绝AI搜索呢？现在的AI已经不是反应愚钝且低能的模样了！谁还没用过知乎直答的？简直是我们数码科技人的福音啊！有BERT或GPT等预训练语言模型，能够深入理解用户查询的上下文和意图，提供精准的搜索结果。还有庞大的问答数据库构建知识图谱！不夸张的说！比一些传统搜索引擎都好用！「这届大学生被AI养得很好」

S050---《桩修》身心健康智慧课程【太学堂健康学院】 S051---11月：高校教师课程建设知识图谱构建设计及竞赛实战能力提升专题培训 S052---第三期借助AI大模型完成课题申报书写作直播课 [委屈]

【「带着我们的李想继续前进」】今天是抗美援朝纪念日。在电影《志愿军：存亡之战》中，营教导员李想向军长作出最后的汇报：“我们回不来了，你们继续前进！”战云散去，浩气长存。如今，我们交出了「今日中国的和平答卷」。中国建研院构力科技以AI赋能建设行业转型发展，研发AIC施工图智能审查软件与AIK-知识平台，将建筑、电力、工业等行业知识、图纸及模型的数据与大模型结合，并在行业落地应用。打造首个面向企业侧的全专业施工图智能审查产品PKPM-AIChecker，构建行业知识图谱，实现行业知识的智能问答及应用。志愿军前辈们，奋进路上我们和您一起继续前进！@国资小新@电影志愿军存亡之战@微博政务

普融花：AI时代的创新与智能化发展随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术正引领着一场前所未有的创新与智能化变革。从深度学习到自然语言处理，从计算机视觉到智能决策系统，AI正在不断突破技术边界，为人类社会的发展注入新的活力。本文将探讨AI时代的创新与智能化发展，分析AI技术的最新进展、广泛应用以及未来趋势。一、AI技术的最新进展近年来，AI技术在多个领域取得了重大突破。深度学习算法的改进使得AI能够更准确地理解人类语言、图像和声音，从而提供更加个性化的智能服务。自然语言处理技术的进步使得AI能够与人类进行流畅的对话，理解复杂的指令和问题。计算机视觉技术的发展则让AI能够识别和分析图像、视频等视觉信息，为智能制造、智能交通等领域提供了强大的技术支持。同时，AI技术在跨模态学习、知识图谱构建等方面也取得了显著进展。跨模态学习使得AI能够同时处理多种类型的数据，如文本、图像和声音，实现更加全面的信息理解和分析。知识图谱的构建则让AI能够更好地理解和应用人类知识，提高智能系统的决策能力和创新能力。二、AI技术的广泛应用 AI技术的广泛应用是AI时代的重要标志。在制造业中，AI通过智能化的自动化技术显著提升了生产效率和产品质量。智能制造系统能够实时监测生产数据，优化生产流程，减少资源浪费和能源消耗。同时，AI还能为制造业提供智能化的产品设计、质量检测等服务，推动制造业向更高层次发展。在医疗领域，AI的应用同样令人瞩目。AI辅助诊断系统能够分析患者的病历、医学影像等数据，为医生提供精准的诊断建议。AI在药物研发、基因测序等领域也发挥了重要作用，加速了新药研发和个性化医疗的发展。此外，AI还能为医疗行业提供智能化的医疗咨询、健康管理等服务，提高医疗服务的效率和质量。在金融领域，AI技术的应用改变了传统的投资方式。AI投资顾问通过分析市场数据、预测未来趋势，为投资者提供个性化的投资建议。AI交易系统则能够实现自动化交易、高频交易等功能，提高交易的效率和准确性。这些应用不仅降低了金融行业的运营成本，还提高了金融服务的智能化水平。在教育领域，AI技术也带来了创新变革。AI教育平台能够为学生提供个性化的学习方案，帮助他们更高效地掌握知识。AI还能模拟真实的教学场景，让学生在虚拟环境中进行实践操作和实验探究，提高学习效果和兴趣。这些应用推动了教育行业的智能化发展，为培养高素质人才提供了有力支持。三、AI时代的未来趋势展望未来，AI技术将继续保持快速发展的势头，并在更多领域发挥重要作用。以下是一些AI时代的未来趋势：智能化程度不断提高：随着算法和硬件的不断改进，AI系统的智能化程度将不断提高。未来，AI将能够更准确地理解人类需求，提供更加个性化的智能服务。跨领域融合加速：AI技术将与更多领域进行深度融合，推动产业转型升级。例如，AI与物联网、5G等技术的结合将推动智慧城市、智能制造等领域的发展。伦理和安全问题受到关注：随着AI技术的广泛应用，其伦理和安全问题也日益凸显。未来，人们将越来越关注AI技术的道德约束和安全性问题，推动AI技术的健康发展。 AI芯片和硬件加速发展：为了满足AI技术的需求，AI芯片和硬件将加速发展。未来，基于神经网络框架的硬件芯片将成为主流，推动AI技术的加速应用和普及。 AI技术的普惠性和包容性：AI技术的普惠性和包容性将成为未来发展的重要方向。通过推动AI技术的普及和应用，降低技术门槛和成本，让更多人受益于AI技术的发展。 AI时代的创新与智能化发展正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从制造业到医疗领域，从金融投资到教育领域，AI技术正在不断创造新的价值和应用场景。未来，随着AI技术的不断发展和应用领域的不断拓展，我们将迎来更多的创新和突破。让我们共同期待这场由AI技术引领的伟大变革所带来的美好未来！

基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下的文本-图谱双模式转换机制实践「数据派thu的精心推荐」基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技...

𐟧 中科院信工所G3研究组 𐟔中科院信工所六室G3-认知智能生成研究组，专注于认知智能生成技术。该研究组致力于数据资源建设，包括多模态大数据检索、领域知识图谱构建等。同时，他们也研究多模态认知理解，如情感分析、群体观点预测等。在内容生成方面，该研究组专注于大模型行业应用、对话生成以及多模态内容生成。𐟓š他们的研究成果已在多个国际著名期刊和会议上发表，并获得了多项重要奖项。目前，该研究组共有4位导师，分别在情感计算、自然语言处理、视觉大数据表征以及多模态内容生成等领域有着深厚的研究背景。𐟌Ÿ

𐟎EI源刊、走系统、AI+教育成题： 1. 人工智能技术在教育信息化进程中的*******优化 2. 教育信息化转型期内AI辅助教学的*******模型 3. 教育信息化背景下的智慧教室构建与学习效率******研究 4. 智慧教育平台上的课程知识图谱构建与学习路径*****研究 5. 云计算技术支持下的教育资源共享平台效能分析与******* 6. 人工智能驱动的自适应学习系统设计原理与*****研究

医疗知识问答系统：技术实现与项目概述引言：在数字化时代，医疗知识的获取和应用变得至关重要。今天，我想和大家分享一个创新项目——医疗知识问答系统。这个系统不仅提升了医疗信息的可访问性，还通过先进的技术实现了智能化的问答服务。项目概述：这个项目从零开始，构建了一个以疾病为中心的医疗知识图谱。它包含了庞大的实体规模，达到了4.4万个实体，以及30万个实体关系，为医疗知识的深度挖掘提供了基础。技术解析：数据来源与结构化：项目以垂直网站为数据来源，通过xpath解析对网页结构化数据进行采集，构建了医疗知识图谱。知识Schema设计：基于采集的结构化数据，设计了知识schema，为知识图谱的构建提供了框架。 Neo4j图数据库：选择了Neo4j作为存储解决方案，利用其强大的图数据库特性，存储和管理医疗知识图谱。 Cypher查询语句：通过Cypher查询语句，实现了知识问答的搜索功能，类似于SQL在关系数据库中的作用。实现步骤：数据采集：从垂直医疗网站采集结构化数据。数据解析：使用xpath技术解析采集的数据。知识图谱构建：基于解析后的数据，构建医疗知识图谱。知识Schema设计：设计知识schema，为图谱提供结构。存储与查询：使用Neo4j存储知识图谱，并利用Cypher语句实现问答服务。结语：这个医疗知识问答系统项目，不仅展示了如何利用现代技术解决实际问题，还为医疗领域的知识管理和智能化服务提供了新的思路。希望这个项目能激发更多人对医疗信息化的兴趣和探索。

端模一体打造“超拟人”AI名师，还原窦昕老师个性，实现流畅互动教学。豆神AI能一键批改，实时反馈。业内共识：多模态信息处理提升AI产品体验，“端模一体”为关键。AI需全面分析用户信息，因材施教。豆神AI已增趣，未来有用性可期。豆神AI有用性保障：强大知识图谱。依托智谱华章大模型能力，结合17年教学经验及550万堂课数据，应用于知识图谱构建。豆神AI团队结合微软技术，封装教学内容，设置100万阅读理解图谱节点，确保信息准确高效。适用于语文教学，提升学生学习效率。

知图谱+大模型，AI新可能！ 𐟔𙧟娯†图谱的特点：结构化知识：知识图谱以实体和实体之间的关系构成的三元组为基本单位，清晰地表示知识的结构。数据真实性：知识图谱中的数据通常具有较高的真实性和可靠性。可解释性：其内部的结构知识更接近人类认知，能够提供一种解释和推理知识的手段。 𐟔𙥤禨ᥞ‹的特点：强大的语言理解能力：能够理解和处理大规模的文本数据，具备上下文学习能力和领域泛化能力。优秀的零样本学习能力：在处理自然语言下游任务时表现出色，能够轻松进行少样本迁移学习。 𐟔𙧟娯†图谱与大模型的互补性：知识图谱对大模型的增强：知识图谱可以为大模型提供真实可靠的知识，减轻大模型产生幻觉的问题，提供解释和推理知识的手段，探究大模型内部复杂的工作步骤和推理过程，还可以作为外部检索工具，帮助大模型解决公平、隐私和安全等问题。大模型对知识图谱的增强：大模型在零样本和少样本的训练中，能够应对知识图谱构建、补全、推理和问答等各种挑战。例如，大模型可以利用零样本或少样本学习的信息提取能力，从文本或其他数据源中完成实体抽取和关系抽取任务，节约数据标注的时间和成本；还可以作为额外知识库提取可信知识，完成知识图谱的补全。知识图谱和大模型的结合，不仅能够提升彼此的能力，还能在人工智能领域带来更多可能性和创新。

专栏内容推荐

1080 x 869 · jpeg
知识图谱构建技术综述与实践 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
924 x 396 · jpeg
知识图谱构建流程详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1315 x 888 · jpeg
知识图谱入门系列 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
834 x 386 · png
知识图谱构建流程详解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2276 x 1840 · png
项目实战：如何构建知识图谱 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1070 x 528 · jpeg
Neo4j简单构建知识图谱实例 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 907 · jpeg
知识图谱和图分析与可视化 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
640 x 441 · jpeg
知识图谱的搭建一文全解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1231 x 950 · png
[知识图谱构建] 二.《Neo4j基础入门》基础学习之创建图数据库节点及关系_杨秀璋的专栏-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 491 · png
知识图谱的构建流程？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

1584 x 1498 · png
知识图谱构建举例 - 山阴少年 - 博客园
素材来自:cnblogs.com
1274 x 719 · png
知识图谱构建过程 - 写bug的程旭源 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

3150 x 2478 · jpeg
领域知识图谱快速构建和应用框架 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1920 x 1080 · jpeg
知识图谱系列（一）：如何构建一个简单的知识图谱_绘制一个简单的知识图谱-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1621 x 977 · png
如何基于知识图谱实体解析技术进行数据优化？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
828 x 719 · png
从零开始构建影视类知识图谱（一）半结构化数据的获取 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3346 x 1801 · jpeg
领域知识图谱快速构建和应用框架
素材来自:html.rhhz.net

1161 x 787 · png
知识图谱构建工具_数据分析数据治理服务商-亿信华辰
素材来自:esensoft.com
546 x 1314 · jpeg
知识图谱的构建流程？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

1250 x 343 · jpeg
知识图谱入门系列 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1890 x 945 · png
知识图谱构建全流程-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 607 · jpeg
构建知识体系的知识图谱 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 787 · jpeg
一文读懂“自底向上构建知识图谱”全过程 - 安全内参 | 决策者的网络安全知识库
素材来自:secrss.com
520 x 347 · jpeg
2020HDC.Cloud | 前沿技术探秘：知识图谱构建流程及方法-云社区-华为云
素材来自:bbs.huaweicloud.com