1.項目概述 　　在此方案中，通過自定義的網絡爬蟲，將原始百科數據的詞條屬性以及相關的文本信息不間斷抓取到本地系統中，並整理成帶擴展屬性的三元組形式。后端系統自動通過圖數據庫對三元組數據進行導入更新，轉換為信息豐富的知識圖譜系統，在前端為用戶提供基於知識圖譜的應用服務。 　　目前金融領域經常會 ...

知識圖譜（Knowledge Graph）以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系，將互聯網信息表達成更接近人類認知世界的形式，目前主要應用於搜索、推薦、智能問答等領域，接下來會簡要整理目前主要的KG落地應用。 1. 搜索 知識圖譜技術最先應用於搜索，最初由谷歌 ...

由於工作原因，需要在系統里建立圖譜推理功能，因此簡單學習了浙江大學 陳華鈞教授 知識圖譜導論課程課件，這里記錄下學習筆記。 知識圖譜推理的主要方法 • 基於描述邏輯的推理（如DL-based） • 基於圖結構和統計規則挖掘的推理（如： PRA、 AMIE） • 基於知識圖譜表⽰學習的推理 ...

構建知識圖譜，我們需要先實現實體、關系、屬性提取。 實體抽取，即NER（Name Entity Recognition），命名實體識別。 關系抽取，即RE（Relation Extraction）。這里可以考慮用BERT試試？序列標注的情況，輸入一個句子，輸出每個單詞的類別。 屬性抽取 ...

一. 知識圖譜和金融領域簡述 什么是知識圖譜？ 借鑒其中一個理解： 知識圖譜主要的目標是用來描述真實世界中間存在的各種實體和概念，以及它們之間的關聯關系。 具體理論知識就不在此贅述，對於這個抽象的概念會有一篇文章來列舉一個代表性的例子。 知識圖譜起源於語義網絡，最初由Google ...

**********************原文 https://blog.csdn.net/weixin_44526949/article/details/102318261 ************************ 構建知識圖譜的過程，就是信息抽取+知識融合+知識加工 ...

多跳，multi-hop boostraping 更新 結合KB的語料增強 Query->查詢圖 【intent論文】 【動態自適應模型】 ...

層級化概念網絡 如何確定商品所屬概念 BLC：Basic Level Concept； c=concept e=entity 如何表征商品關系、復合領域約束 場景體系、時效熱點、產品次、概念、品牌、店鋪、搭配、商品、實體。。。 用戶知識圖譜（基本屬性、人群 ...