1.项目概述 　　在此方案中，通过自定义的网络爬虫，将原始百科数据的词条属性以及相关的文本信息不间断抓取到本地系统中，并整理成带扩展属性的三元组形式。后端系统自动通过图数据库对三元组数据进行导入更新，转换为信息丰富的知识图谱系统，在前端为用户提供基于知识图谱的应用服务。 　　目前金融领域经常会 ...

知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网信息表达成更接近人类认知世界的形式，目前主要应用于搜索、推荐、智能问答等领域，接下来会简要整理目前主要的KG落地应用。 1. 搜索 知识图谱技术最先应用于搜索，最初由谷歌 ...

由于工作原因，需要在系统里建立图谱推理功能，因此简单学习了浙江大学 陈华钧教授 知识图谱导论课程课件，这里记录下学习笔记。 知识图谱推理的主要方法 • 基于描述逻辑的推理（如DL-based） • 基于图结构和统计规则挖掘的推理（如： PRA、 AMIE） • 基于知识图谱表⽰学习的推理 ...

构建知识图谱，我们需要先实现实体、关系、属性提取。 实体抽取，即NER（Name Entity Recognition），命名实体识别。 关系抽取，即RE（Relation Extraction）。这里可以考虑用BERT试试？序列标注的情况，输入一个句子，输出每个单词的类别。 属性抽取 ...

一. 知识图谱和金融领域简述 什么是知识图谱？ 借鉴其中一个理解： 知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念，以及它们之间的关联关系。 具体理论知识就不在此赘述，对于这个抽象的概念会有一篇文章来列举一个代表性的例子。 知识图谱起源于语义网络，最初由Google ...

**********************原文 https://blog.csdn.net/weixin_44526949/article/details/102318261 ************************ 构建知识图谱的过程，就是信息抽取+知识融合+知识加工 ...

多跳，multi-hop boostraping 更新 结合KB的语料增强 Query->查询图 【intent论文】 【动态自适应模型】 ...

层级化概念网络 如何确定商品所属概念 BLC：Basic Level Concept； c=concept e=entity 如何表征商品关系、复合领域约束 场景体系、时效热点、产品次、概念、品牌、店铺、搭配、商品、实体。。。 用户知识图谱（基本属性、人群 ...