基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询
基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询 1.项目介绍 训练 TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器，预测用户文本所属的问题类别 使用分词库解析用户文本词性，提取关键词 结合关键词与问题类别，在 Neo4j 中查询问题的答案 通过 Fla...
文档关键信息提取形成知识图谱：基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源（含pyltp安装使用教程）
文档关键信息提取形成知识图谱：基于NLP算法提取文本内容的关键信息生成信息图谱教程及码源（含pyltp安装使用教程） 1. 项目介绍 目标：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。 如何用图谱和结构化的方式，即以简洁的方式对输入的文...
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练模型SimBert、ERNIE-Gram文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等...
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)
特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5423713?contributionType=1文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一...
特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障
特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障0.前言本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph...
EasyNLP集成K-BERT算法，借助知识图谱实现更优Finetune
导读知识图谱（Knowledge Graph）的概念⾸次出现2012年，由Google提出，它作为⼀种⼤规模语义⽹络， 准确地描述了实体以及实体之间的关系。知识图谱最早应⽤于搜索引擎，⽤于准备返回⽤户所需的知识。随着预训练语⾔模型的不断发展，将知识图谱中的知识三元组融⼊预训练模型，对提...
知识图谱 | Neo4j算法概述
在neo4j中，Neo4j Graph Algorithms ，通过call algo.list() 可查看neo4j中的算法列表。在neo4j官方文档中，主要记录如下各种方法：一. 中心性算法（Centrality algorithms）中心度算法主要用来判断一个图中不同节点的重要性：PageRa...
阿里文娱算法书中介绍到领域知识图谱的生命周期是什么？
阿里文娱算法书中介绍到领域知识图谱的生命周期是什么？
阿里文娱算法书中对知识图谱的定义是什么？
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阿里巴巴资深算法专家张伟：百科类知识图谱构建和应用已到深水区，行业和多模态知识图谱引关注
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 采访嘉宾 | 张伟作者 | 孟夕 知识图谱是近年来人工智能技术蓬勃发展的核心驱动力之一，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等众多领域，经过短短几年的发展，热度依旧不减，未来，知识图谱又将面临哪些新的挑...
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