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认知智能与知识图谱

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简介：
认知智能与知识图谱聚焦于探讨如何通过先进的算法和模型实现机器对人类语言、思维的理解，并利用知识图谱技术构建大规模语义网络以增强人工智能系统的推理能力。 肖仰华教授在报告中详细讲解了知识图谱和认知智能，并通过PPT进行了清晰的展示。对这一主题感兴趣的朋友们可以下载他的演示文稿参考学习。当时在现场听报告的经历非常令人享受。

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  • 认知智能与知识图谱
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    认知智能与知识图谱聚焦于探讨如何通过先进的算法和模型实现机器对人类语言、思维的理解，并利用知识图谱技术构建大规模语义网络以增强人工智能系统的推理能力。 肖仰华教授在报告中详细讲解了知识图谱和认知智能，并通过PPT进行了清晰的展示。对这一主题感兴趣的朋友们可以下载他的演示文稿参考学习。当时在现场听报告的经历非常令人享受。
     
  • 认知智能与知识图谱.pdf
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    本论文探讨了认知智能的概念及其在构建和应用知识图谱中的作用，分析其如何增强信息检索、推理能力及自动化决策过程。 知识图谱是实现认知智能的关键技术，能够推动机器达到更高层次的认知能力。
     
  • 肖仰华教授（复旦大学）谈知识图谱与认知智能.pdf
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    本PDF文档记录了肖仰华教授在复旦大学关于知识图谱和认知智能领域的专题讲座。文中深入探讨了知识图谱的构建、应用及其对未来人工智能发展的推动作用，特别关注其在认知智能中的角色。该讲座为从事相关研究的技术人员及学生提供了宝贵的见解与指导。 本报告结合复旦大学相关课题组在基于知识图谱的认知智能化研究与实践，系统地介绍了知识图谱与认知智能之间的关系，并梳理了新一代知识工程技术为认知智能带来的全新机遇。此外，还详细介绍了基于知识图谱实现认知智能的关键技术，并展望了以知识图谱为代表的未来知识工程复兴之路。
     
  • 从知识图谱迈向认知图谱｜唐杰
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    唐杰教授在人工智能领域有着深厚的造诣，尤其擅长于知识图谱的研究与应用。他最新的研究方向是认知图谱，致力于推动AI技术向更高级的认知智能迈进。 从知识图谱到认知图谱 本段落探讨了从知识图谱向认知图谱的演进过程。随着人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理领域的突破性进展，传统的知识表示方法已经无法满足复杂应用场景的需求。因此，提出了一种新的概念——认知图谱，它能够更好地模拟人类的认知方式，并在智能问答、推荐系统等领域展现出巨大的潜力。 唐杰在此文中详细介绍了认知图谱的相关理论和技术细节，包括但不限于其构建原理、应用案例以及未来发展方向等多方面内容。通过对比分析传统知识库与新型认知模型之间的区别和联系，进一步明确了两者在实际项目中的各自优势及应用场景选择依据。 总之，《从知识图谱到认知图谱》一文为读者提供了一个全面而深入的理解框架，帮助他们把握当前AI领域内最前沿的研究趋势，并激发更多关于如何利用先进算法和技术来提升机器智能水平的思考。
     
  • 人工智能知识图谱！
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    人工智能知识图谱是用于表示和利用实体及其实体间关系的知识库系统。它通过图形化结构展示数据间的关联，助力于信息检索、问答系统等应用领域的发展。 人工智能知识图谱
     
  • 中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)
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    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
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    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • 人工智能导论之知识图谱.pdf
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    《人工智能导论之知识图谱》是一份介绍知识图谱在人工智能领域应用和理论基础的学习资料，适合初学者入门。 根据提供的文档信息，我们可以深入探讨关于“人工智能导论——知识图谱”的相关内容，重点解析知识图谱的概念、架构与构建方法以及其典型应用等方面。 ### 知识图谱概念的提出 随着互联网的发展，网络上的信息量呈爆炸性增长。这些信息具有大规模、异质多元和组织结构松散等特点，这给人们有效地获取有用信息和知识带来了巨大挑战。为了解决这一问题，谷歌在2012年5月首次推出了“知识图谱”（Knowledge Graph），这是一种利用网络多源数据构建的知识库，旨在增强语义搜索，提高搜索引擎返回答案的质量和用户的查询效率。 ### 知识图谱的历史与发展 自谷歌发布知识图谱以来，其他搜索引擎公司也相继推出了自己的系统。例如百度的“知心”和搜狗的“知立方”。这些知识图谱不仅用于改善搜索结果质量，还极大地提升了用户体验。 ### 知识图谱的目的 1. **提高搜索引擎能力**：通过对知识的有效组织和管理，使得搜索引擎能够更加准确地理解和响应用户的查询意图。 2. **改善搜索质量**：通过构建高质量的知识图谱，提高搜索结果的相关性和准确性。 3. **提升用户满意度**：通过提供直观、丰富的展示形式，增强用户体验。 ### 知识图谱的定义与形式 知识图谱是一种以结构化形式描述客观世界中概念和实体间复杂关系的数据模型。它将互联网的信息表达得更接近人类的认知方式，并提供了更好的组织、管理和理解海量信息的方法。 - **定义**：使用图形和其他可视化技术来表示知识资源及其载体，挖掘并分析这些资源之间的复杂联系。 - **形式**：常见的包括RDF（Resource Description Framework）和图数据库。RDF提供了一种通用的描述方法，而图数据库则是以图作为数据结构存储和查询信息的方式。 - **结构**：通常被视为一种语义网络，其中节点代表实体或概念，边表示它们之间的关系或属性。 ### 知识图谱的通用表示形式 知识图谱中最基本的形式是三元组： 1. 实体1 - 关系 - 实体2 例如，“中国-首都-北京”。 2. 实体 - 属性 - 值 如“北京-人口-2069万”。 ### 知识图谱的架构与构建 #### 架构 知识图谱包括逻辑结构和体系架构两部分： - **逻辑结构**：模式层定义了实体、概念及关系，数据层则存储具体实例。 - **体系架构**：涵盖了从获取到预处理直至融合等多个步骤的过程。 #### 构建方法 目前主要有以下几种构建方式： 1. 基于信息抽取的自动创建 2. 大众协作编辑创建 3. 专家人工创建 ### 典型应用 知识图谱在多个领域有着广泛应用，包括但不限于： - **搜索引擎优化**：通过集成知识图谱提供更准确、个性化的搜索结果。 - **推荐系统**：利用知识图谱能够更精准地理解和预测用户的兴趣偏好。 - **智能问答系统**：基于知识图谱的问答系统可以理解问题上下文并给出答案。 - **自然语言处理**：帮助计算机更好地理解文本内容，提高任务性能。 总之，作为一种高效的知识管理和表示工具，在人工智能领域扮演着越来越重要的角色，并将继续拓展其应用范围和技术边界。
     
  • 清华大学AMiner人工智能的认知图谱.pdf
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    本文档《清华大学AMiner人工智能的认知图谱》探讨了利用AMiner平台构建的人工智能领域知识图谱，旨在全面展示AI领域的研究脉络和发展趋势。 2020年人工智能知识图谱由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院与阿里集团共同发布，文件包含一百多页内容，详细介绍了相关主题。