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从知识图谱迈向事理图谱

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简介：
本文章探讨了从知识图谱到事理图谱的发展趋势与技术挑战，分析了事理图谱在理解事物发展规律和因果关系上的独特优势。 哈工大刘挺教授关于事理图谱的报告PPT展示了他在该领域的开创性工作。作为金融领域事理图谱构建的先驱者之一，刘教授在这个话题上具有权威地位。相关从业人员定能从他的分享中获益良多。

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  • 从知识图谱迈向事理图谱
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    本文章探讨了从知识图谱到事理图谱的发展趋势与技术挑战，分析了事理图谱在理解事物发展规律和因果关系上的独特优势。 哈工大刘挺教授关于事理图谱的报告PPT展示了他在该领域的开创性工作。作为金融领域事理图谱构建的先驱者之一，刘教授在这个话题上具有权威地位。相关从业人员定能从他的分享中获益良多。
  • 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。
  • 从知识图谱(KG)到事理图谱(EEG)[kg2eeg].zip
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    本资料探讨了从知识图谱（KG）向事理图谱（EEG）的发展路径及其应用。文档深入分析了两种图谱的技术原理、转换方法及应用场景，为研究者提供理论与实践指导。 从知识图谱（KG）到事理图谱（EEG），这份报告可以被视为EEG概念化的开创性作品，具有很高的研究价值。感谢哈尔滨工业大学教授在这一领域的开拓工作。
  • 军事知识图谱：KnowledgeGraph
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    《军事知识图谱》是一本关于构建和应用军事领域知识图谱的专业书籍，旨在通过图形化方式展示复杂战略与战术信息，帮助读者深入理解现代战争中的情报分析、决策支持等关键技术。 KnowledgeGraph军事知识图谱文件结构 - graph.db.dump：数据库文件 - Splider：网络爬虫 - kgmilitary：可视化知识图谱网站 - nlp (正在构建...)：知识抽取、融合等核心步骤系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明：本项目所使用的一切数据均为公开的网络内容，不涉及任何军事机密。
  • 从零开始构建知识图谱.pdf
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    本书《从零开始构建知识图谱》旨在为初学者提供全面的知识图谱入门指南，涵盖理论基础、技术实践及应用案例，助力读者掌握知识图谱的构建与优化技巧。 《从零构建知识图谱》这本书或文章介绍了如何从头开始创建一个知识图谱的全过程，适合对这一领域感兴趣的读者阅读和学习。
  • 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)
    优质
    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
  • 构建知识图谱
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    构建知识图谱是将分散的知识信息通过技术手段连接起来形成关联网络的过程，旨在提供结构化的数据以支持智能搜索、推荐系统及自然语言处理等应用。 本段落介绍了一种基于五元组模型的网络安全知识库及推导规则。通过机器学习技术提取实体并构建本体论以获取网络安全知识库。新规则则通过计算公式以及路径排序算法进行推理得出。此外，还使用斯坦福命名实体识别器（NER）训练了一个信息抽取工具来提取有用的信息。实验结果显示，斯坦福NER提供了许多功能，并且可以利用Gazettes参数在网络安全领域中训练一个识别器以备未来研究之用。
  • Marvel知识图谱.zip
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    《Marvel知识图谱》是一份关于漫威宇宙中人物、事件和地点等丰富信息的数据集合，为粉丝与研究者提供了一个深入了解和探索漫威世界的工具。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它通过图形的方式组织并存储了大量实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在知识图谱中，实体作为节点，而它们之间的各种语义关联则由边连接起来，形成了一个庞大的数据网络。其核心价值在于能够精确且直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的查询与推理操作。 例如，在搜索引擎的应用场景下，知识图谱可以显著提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是一些网页链接。此外，它还能支撑高级的人工智能应用领域，比如问答系统、推荐系统以及决策支持等方向的发展。 构建知识图谱通常涉及数据抽取、知识融合、实体识别和关系提取等多个步骤，并且需要利用自然语言处理、机器学习及数据库技术等多种手段来完成。随着不断完善和发展，知识图谱有助于从海量信息中挖掘出深层次的有价值的知识内容，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向前进。 综上所述，作为大规模多领域异构数据集成的重要载体和实现智能化信息系统的基础工具之一，知识图谱在提高信息检索质量以及促进智能应用的研发方面发挥着重要作用。