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从知识图谱(KG)到事理图谱(EEG)[kg2eeg].zip

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 军事知识图谱：KnowledgeGraph
    优质
    《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。
     
  • ONEPIECE-KG:《海贼王》的知识图谱项目
    优质
    ONEPIECE-KG 是一个致力于构建和分享《海贼王》丰富世界观及复杂人物关系的知识图谱项目。 ONEPICE-KG是一个面向《海贼王》领域的知识图谱项目。该项目包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算以及知识应用五个部分。 在数据采集方面，主要构建了两个知识图谱和一个关系抽取的数据集： 1. 人物知识图谱：包含各个人物的信息。 2. 实体关系知识图谱：建立《海贼王》中各个实体之间的关联。 3. 关系抽取数据集：标注自然语言中的实体及其相互间的关系。 在知识存储方面，尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别采用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher进行查询操作。 对于知识抽取环节，则基于之前构建的数据集利用deepke提供的工具实践关系抽取测试。实验中，评估了几种模型在自建数据集上的效果，包括PCNN、GCN及BERT等。 此外，在知识计算阶段，通过Neo4j对实体关系图谱执行了相应的图挖掘工作，其中包括最短路径查询等一系列操作。
     
  • 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。
     
  • 知识图谱数据集.zip
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    《知识图谱数据集》包含各类结构化和非结构化的信息资源，旨在为学术研究及应用开发提供丰富的语义数据分析素材。 知识图谱学习资料供大家一起学习使用，帮助了解最新前沿动态。
     
  • 《知识图谱:从构建到应用》综述论文（2020年）
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    本文为一篇关于知识图谱领域的综述性文章，全面概述了知识图谱从构建方法、技术框架到应用场景等多个方面的最新进展。文章深入分析了当前领域内的挑战和未来的发展趋势，并提出了一系列创新性的解决方案与研究方向，旨在推动知识图谱在各行业中的广泛应用和发展。 知识图谱是人工智能领域的重要组成部分，旨在为机器提供对世界实体及其相互关系的深入理解。这篇综述论文《知识图谱：构建到应用》详细探讨了知识图谱的创建、管理和应用，并涵盖了基本概念和实用方法。 1. 知识图谱的基本概念 - 知识图谱是一种大规模的知识库，由众多实体（如人、地点、事件等）及其关系构成。 - 实体发现与规范化：在构建过程中需要识别并统一不同表示形式，确保同一实体的唯一性。 - 语义类型：每个实体都有其特定类型，例如人物或组织，这有助于确定和描述它们之间的联系。 2. 知识图谱的构建 - 自动化构建：利用网络内容和文本源通过自然语言处理技术自动抽取关系并创建知识图谱。 - 清晰分类体系：建立有序的分类体系以确保实体能够被正确分类，提高查询与推理效率。 3. 实体属性提取 - 属性中心方法：除了研究实体之间的联系外，还需关注关于每个实体本身的详细信息（如人物出生日期或公司成立年份）。 - 自动化抽取技术：使用模式匹配和统计分析等手段从大量文本中提取这些属性以丰富描述。 4. 长期维护与质量保证 - 开放式架构设计：允许添加新的类型及关系，适应不断增长的知识需求。 - 知识维护措施包括错误检测、更新管理以及数据清洗工作，确保知识图谱的准确性和时效性。 5. 应用场景 - 搜索引擎优化：提供语义理解能力以改善搜索结果的相关性和准确性。 - 问答系统支持复杂问题的理解与回答。 - 自然语言处理辅助文本分析任务如情感评估和主题建模等。 - 数据分析增强背景信息的结构化，提高数据分析深度。 6. 案例研究 - 学术项目：例如追踪学术文献、作者及主题间的联系。 - 工业应用案例：大型企业（比如谷歌或亚马逊）使用知识图谱提升产品推荐和服务质量。 7. 常见问题与挑战 - 数据来源的多样性和可信度：如何从不可靠的信息中获取可靠的知识是一项重要任务。 - 隐私和安全保护措施在收集个人数据时至关重要，需要特别注意用户隐私权。 - 更新频率管理以确保知识图谱能够及时反映现实变化。 这篇论文深入剖析了知识图谱的核心技术和应用领域。对于理解其构建过程、使用方法以及潜在价值具有重要指导意义。随着人工智能技术的发展，知识图谱的重要性将日益凸显，并继续推动智能系统更好地理解和应对复杂的世界。