基于知识图谱的实体检测-ITADN社区

基于知识图谱的实体检测

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本研究聚焦于利用知识图谱进行高效、精准的实体识别与分类，旨在提升信息抽取和自然语言处理任务的效果。基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时了解到，实体是知识图谱的基本单位，并且是承载信息的重要语言单元。实体识别技术对于构建有效的知识图谱应用至关重要。目前的实体识别方法主要包括以下三种：基于规则和词典的方法、基于统计机器学习的方法以及基于深度学习神经网络的方法。条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是一种概率模型P(Y|X)，表示在给定一组输入随机变量X的情况下另一组输出随机变量Y的概率分布。作为一种序列化标注算法，CRF接收一个输入序列如X=(x1, x2,..., xn)并产生目标序列Y=(y1, y2,..., yn)。它也可以被视为一种seq2seq模型。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列为相应的词性标签。除了进行词性标注之外，CRF还可以用于执行其他任务如分块（chunking）和命名实体识别等。通常情况下，输入序列X被称为观察值(observation)，而Y则代表状态(states)。

基于BERT、CRF和BiLSTM的实体识别构建医学知识图谱

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本研究利用BERT、CRF及BiLSTM技术结合，优化医学文本中的命名实体识别精度，助力高效构建精准的医学知识图谱。在构建医学知识图谱的过程中，实体识别（Entity Recognition, ER）是至关重要的一步，它涉及到从非结构化的文本中抽取出具有特定意义的实体，如疾病、症状、药物等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近年来自然语言处理领域的一个突破性模型，而CRF（Conditional Random Fields）和BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）则是序列标注任务中的常用工具。本项目将这三者结合，以提升在医学文本中进行实体识别的精度。 BERT是一种预训练语言模型，其创新之处在于利用Transformer架构实现了双向上下文的理解。在预训练阶段，BERT通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务学习到丰富的语言知识。在实体识别任务中，我们可以将BERT的预训练模型作为基础，并进行微调使其适应特定领域的文本，如医学文献。接下来，BiLSTM是一种特殊的循环神经网络，它能够同时考虑前向和后向的信息流，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在实体识别任务中，BiLSTM可以对输入序列的每个位置进行特征提取，并为后续分类决策提供上下文信息。 CRF（条件随机场）是一种统计建模方法，在序列标注任务中有广泛应用。与简单的分类模型相比，CRF能够考虑当前预测标签及其前后标签的关系，以提高整个序列的一致性。在BERT和BiLSTM提供的特征基础上，CRF层可以优化整个序列的标签分配，并减少孤立错误标签的出现。将这三者结合起来，我们可以构建一个高效的实体识别系统：BERT负责获取深度语义表示；BiLSTM捕捉序列信息；而CRF则优化整个序列的标签分配。这种架构在处理复杂的医学文本时能够更好地理解上下文环境、准确地识别出实体并进行合理的边界划分。实际应用中建立医学知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集相关文献和报告，对数据进行预处理（如分词、去除停用词等）。 2. 模型构建：结合BERT、BiLSTM和CRF构建实体识别模型，并对其进行训练。 3. 实体识别：利用训练好的模型从新文本中提取疾病、药物、症状等相关信息。 4. 关系抽取：进一步分析这些实体之间的关系，如疾病的症状或治疗的用药情况等。 5. 知识图谱构建：将上述提取出的信息组织成知识库的形式。 6. 应用服务：利用建立的知识图谱为医疗诊断支持、药物推荐及临床决策提供帮助。通过这样的流程，我们可以创建一个强大的医学知识图谱，从而促进医疗健康行业的智能化发展。同时不断迭代和优化模型可以进一步提高知识图的质量与实用性。

基于知识图谱的在线学习推荐体系

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本研究构建了一套基于知识图谱的在线学习推荐系统，通过深度分析用户行为和课程内容之间的关系，提供个性化学习路径建议，旨在提升教育质量和用户体验。本系统的设计主要采用了Java编程语言及MySQL数据库，并使用了Spring Boot框架进行开发。前端设计方面，则选择了较新的Vue.js技术栈来实现用户界面。该系统实现了包括但不限于用户的登录功能、知识图谱的生成以及基于协同过滤算法推荐习题的功能，同时支持管理员对用户的基本管理操作。页面设计简洁且易于上手，为用户提供了一个友好交互体验的环境。通过层次化的展示方式将搜索内容在知识图谱中的位置直观地反馈给用户，使他们能够轻松理解搜索结果与知识体系之间的关系，并根据协同过滤算法获得相关推荐信息。

知识图谱下的GKT：基于图形的知识追踪

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本研究探讨了在知识图谱环境下的一种新型知识追踪模型GKT，该模型通过图形化表示学习者知识点掌握情况，实现精准教育推荐。 GKT的架构如下：为了运行此代码，请确保您的机器满足以下要求： - 配备GPU的计算机； - Python 3环境； - 安装numpy、pandas、scipy、scikit-learn 和 torch库，具体版本为： - numpy==1.17.4 - pandas==1.1.2 - scipy==1.5.2 - scikit-learn==0.23.2 - torch==1.4.0 请注意，在processing.py文件中执行如下命令时，不要使用pandas 0.23.4版本： ``` df.groupby(user_id, axis=0).apply(get_data) ``` 如果在测试过程中使用“assistment_test15.csv”文件，并且您使用的是pandas的0.23.4版本，在执行groupby操作之后，会得到16名学生的结果。但如果您使用了pandas 1.x系列版本，则只会返回15名学生的数据。

关于知识图谱中的实体消歧技术解析

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本文章深入探讨了知识图谱中的实体消歧技术，旨在解决多义性问题并提高信息检索准确率。通过分析现有方法和实践案例，为相关研究与应用提供参考。王昊奋老师的知识图谱实战课程涵盖了知识融合技术的精讲，并包含实战指导等内容。

基础知识点：知识图谱.pdf

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《基础知识点：知识图谱》是一份深入浅出地介绍知识图谱概念、构建方法及其应用领域的学习资料。它帮助读者快速掌握知识图谱的基础理论和实践技巧，适用于数据科学初学者及专业人士。知识图谱是一种新的数据模型，它将实体、关系和属性组织成一个庞大的网络结构以更好地存储、管理和应用大量数据。这项技术可以应用于人工智能、自然语言处理、信息检索以及推荐系统等多个领域。在知识图谱中，主要包含三类元素：实体（如人、地点或物品）、它们之间的关系（例如友谊或隶属）和属性（比如名字或者年龄）。这些组件共同构成复杂的网络结构，用于表示各种现实世界中的关联模式。通过这种模型，可以更有效地理解和处理信息。知识图谱技术包括三个主要方面： 1. 图数据库：这类工具专门用来存储与管理知识图谱的数据； 2. 图计算：涉及对知识图谱进行分析的方法和技术； 3. 应用程序开发：基于知识图谱构建的实际应用项目，如推荐引擎或问答系统。随着互联网的发展以及人工智能技术的进步，知识图谱的应用范围也在不断扩大。例如，在自然语言处理、图像识别等方面可以利用其强大的关系表达能力；而在电子商务领域，则可以通过用户和商品之间的关联来实现个性化的购物体验等。然而，尽管前景广阔，知识图谱也面临着一些挑战： - 数据质量：准确性和完整性直接影响到最终应用的效果； - 扩展性问题：随着规模的增长，如何保持性能成为关键难题之一； - 安全性考量：保护敏感信息免受未经授权的访问至关重要。

基于知识图谱嵌入的链接预测综述

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本文为读者提供了关于知识图谱中链接预测方法的全面回顾，重点介绍了基于知识图谱嵌入技术的进展，并分析了当前研究趋势与未来挑战。知识图谱是一种结构化的信息表示方式，它通过图形化的方式对现实世界的知识进行建模。在知识图谱中，节点通常代表各种实体（如人、地点），边则表示这些实体之间的关系，而标签用来定义这些关系的类型。这种模型能够清晰展示实体间的相互联系和属性。链接预测是知识图谱领域中的一个重要任务，其目标在于预测知识图谱中存在的缺失信息或事实，即推测出可能存在的实体间的关系。这项技术的核心价值在于解决知识图谱不完整的问题，并帮助构建更加准确、全面反映现实世界复杂关系的知识图谱。在进行链接预测时，基于知识图谱嵌入的方法近年来取得了显著进展。这些方法通过将实体和它们之间的关系转化为低维向量空间中的表示形式来实现目标，使得具有相似属性或特征的实体在这个空间中相互接近。利用机器学习尤其是深度学习技术，可以训练得到这样的向量表达，并在预测阶段依据计算出的向量间距离来进行链接预测。尽管已经提出了多种不同的链接预测方法（包括基于规则的方法和模型驱动的方法），但基于嵌入的技术因其在一些基准测试中的优异表现而备受关注。然而，目前对于这些技术中各种设计选择的影响研究还不够充分，并且现有的评估标准可能过于偏向某些特定实体的特性分析，忽略了知识图谱整体结构的重要性。为了填补这一空白，在这项新的研究工作中，研究人员对16种最先进的基于嵌入的方法进行了全面比较和实验性评价。他们不仅考虑了传统的规则基线方法，还提供了详细的基准测试结果来评估各种技术的有效性和效率。通过这样的深入分析与对比，该研究旨在为知识图谱的链接预测领域提供一个更为全面的研究参考。在工业界和学术界的广泛应用中，知识图谱作为一种组织信息的方式发挥着重要作用；而作为解决其不完整性问题的关键手段之一，链接预测正逐渐成为这一领域的热点。尽管基于嵌入的方法因其实验中的出色表现备受青睐，但研究者们也指出了该领域的一些不足之处：例如缺乏对设计选择影响的充分探讨以及评估方法可能存在偏差的问题。通过进一步的研究与分析，研究人员可以更深入地理解各种链接预测技术的优点和局限性，并推动相关领域的持续进步。

基于FPGA的认知无线电频谱检测实现

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本研究探讨了利用FPGA技术在认知无线电中的应用，专注于开发高效能的频谱检测算法和硬件实现方案。通过优化设计，实现了动态感知空闲频谱资源的功能，为提高无线通信系统的灵活性与效率提供了新思路。本段落主要探讨了在FPGA（现场可编程门阵列）上实现认知无线电的频谱检测技术，这是提高无线通信领域频谱利用率的关键方法之一。通过识别并利用那些未被授权用户占用的“频谱空穴”，即频率间隙，认知无线电能够在不影响已授权用户的前提下进行频谱共享，从而提升整体通信效率。在现有的认知无线电频谱检测方法中，能量检测是最为常见的技术手段。其原理是对输入信号的能量进行测量，并判断某一特定频带是否被其他设备使用。具体到FPGA实现过程中，首先将电视信号通过下变频转换至基带，并完成50欧姆匹配和放大处理等步骤；接着采用宽带AD（模拟数字）转换器对信号实施采样操作，将其从模拟形式转化为数字数据格式。随后进行8点快速傅里叶变换(FFT)，这是能量检测方法的核心环节。通过将时域内的信号变换成频域表示方式，此过程能够揭示出该信号具体的频率分布情况；之后利用特定的能量和累加电路计算每个频道的总能量值，并最终依据预设阈值η来判断相应频带是否被占用。项目实施过程中面临的挑战主要集中在高效FFT模块的设计与实现、以及累积器及阈值判定电路的开发上。针对3级基2点FFT运算，设计者需要找到一种既能保证计算效率又具有成本效益的方法；同时还需要为四个旋转因子准备ROM存储空间，并根据蝶形操作公式构建相关单元。在累加电路模块方面，则需采用流水线结构以确保实时性能和快速响应能力。当FIFO（先进先出）缓冲区中的数据发生变化时，系统会即时更新能量值来反映每个通道的频谱占用状态。通过此项目的研究与开发，在硬件层面上实现认知无线电系统的频谱感知功能不仅有助于提高频谱利用效率，同时也为实际无线通信网络提供了一个经济高效的解决方案。所使用的硬件平台是Spartan 3E板卡，它能够支持FPGA技术的应用需求并为其提供了必要的物理基础设施。总之，基于FPGA的认知无线电频谱检测项目是一项结合了无线通讯、信号处理与硬件设计的综合性研究工作；借助于FPGA强大的可编程特性和高速计算性能，在未来智能通信网络架构中扮演着重要角色。

基于知识图谱的问答系统

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本项目旨在构建一个基于知识图谱的智能问答系统，通过深度学习和自然语言处理技术，实现对复杂问题的精准理解和高效回答。面向知识图谱的问答系统是自然语言处理、语义理解及知识图谱等多个领域融合的结果，它能够理解和回答人类提出的问题。这类系统的目的是从大规模的知识库中提取准确信息，并回应以自然语言形式提出的查询。 ### 知识图谱问答系统的背景和意义问答系统（QA）的目标在于解析并响应用户提交的自然语言问题。这一技术在2011年取得了重大突破，当时IBM开发的人工智能沃森，在电视节目《危险边缘》中击败了人类对手，并赢得了一百万美元奖金。这种技术的应用有助于降低人机交互门槛，成为获取互联网知识的新入口。同时，问答系统还为不同自然语言处理模型的创新提供了技术支持和视角。 ### 知识图谱问答系统的技术基础为了将自然语言问题转化为结构化查询，这类系统依赖于知识图谱的数据存储方式。这种数据由一系列关联的信息单元构成，每个单元代表特定的知识点。比如(d, population, 390k)就表示某个地方的人口数目。 ### 知识图谱问答系统的原理和工作流程通过推理谓词（predicate inference），系统将自然语言问题转化为结构化查询，并使用SPARQL等工具从知识库中提取答案，例如要回答“檀香山有多少居民？”这个问题时，系统会生成一个SPARQL查询来查找人口相关的资源。 ### 知识图谱的重要性在问答应用中，知识图谱扮演了重要角色。它通过链接数据形式提供了一种高质量的知识表示方法，并且结构化的数据存储方式提升了查询效率。 ### 知识图谱问答系统的应用场景和潜力问答系统可以应用于多个领域并需要适应特定领域的挑战。其核心技术包括问题模板、实体理解等，这些技术共同作用于整个问答过程。应用范围广泛，如领域知识的积累与分析以及自然语言处理模型的应用优化。 ### 实现中的挑战及未来展望实现一个有效的问答系统是一项复杂的工程任务，它不仅要求对用户意图有深入的理解和解析能力，还需要高效的知识存储技术和映射算法来解决自然语言理解和知识图谱之间的匹配问题。此外，在不同领域应用时如何适应特定领域的知识以及处理数据质量问题也是关键挑战。 ### 结论综上所述，基于知识图谱的问答系统是信息技术与语义技术融合发展的前沿成果，它不仅推动了自然语言处理的进步，还为人们利用互联网上的信息资源提供了新的途径。随着相关技术和数据集的发展壮大，这类系统的未来应用前景将更加广阔。

基于BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别构建医生推荐系统的医学知识图谱及知识问答体系

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本项目运用BERT、CRF和BiLSTM技术进行医疗领域命名实体识别，并建立医生推荐系统，集成医学知识图谱与智能问答功能。领域知识图谱的医生推荐系统：通过使用BERT+CRF+BiLSTM进行医疗实体识别，构建医学知识图谱，并建立知识问答系统。

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