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场景知识图谱构建
如何
构建
一个有效的
知识图谱
?
答:
构建
一个有效的
知识图谱
需要遵循以下步骤:1.确定领域和范围:首先,你需要确定知识图谱的主题和领域。这将帮助你专注于相关的实体、概念和属性。2.收集数据:从各种来源收集数据,如数据库、文件、网站等。确保数据质量和准确性,以便在知识图谱中提供准确的信息。3.实体识别和链接:识别出数据中的实体,...
知识图谱
的
构建
方法有什么?
答:
1. 手工构建法:通过人工收集、整理和标注数据,构建出知识图谱。这种方法适用于小规模数据集,但效率较低且容易出错。2. 自动抽取法:利用自然语言处理技术,从大量文本中自动抽取实体、关系和属性等信息,
构建知识图谱
。这种方法适用于大规模数据集,但需要较高的技术水平。3. 半自动构建法:结合手工构...
知识图谱
怎么做?
答:
知识图谱
的
构建
流程主要包括以下几个步骤:收集数据:收集与知识图谱相关的数据,包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等,非结构化数据包括网页、文本、图片等。数据清洗:对收集到的数据进行清洗和去重,消除噪声和冗余信息,确保数据质量。实体识别:对清洗后的数据进行实体识别,将文...
美团大脑百亿级
知识图谱
的
构建
及应用进展
答:
从信息增益角度来说,用户评论这种非结构化文本蕴含了大量的
知识
(比如某个商户适合的
场景
、人群、环境等),通过对非结构化数据的挖掘实现信息增益。该团队以生活服务领域的海量评论数据作为主要知识来源,通过标签挖掘、标签间关系挖掘以及标签-商户关联等关键技术,自下而上梳理用户需求,场景及主要关注点完成
图谱构建
。 标签...
什么是
知识图谱
?有哪些模型?指标?规则?
答:
例如
知识图谱
在传统的风险管理流程中,多通过对目标主体简单维度的特征进行严格审核,无法判断真实的关联风险。 挑战与机会 普适智能深耕于金融领域,其细分业务
场景
包含但不限于:反欺诈、反洗钱、盗刷排查、失联催收、外汇异常监控、信用审核等,举个具体项目中的例子:因
图构建
本身流程较长,再加上每个场景的图构建相对...
知识图谱
基础(三)-schema的
构建
答:
以下所讲的schema构建主要是基于common sense进行构建的,弱关系
图谱构建
会在应用中讲到。 简单来说,一个
知识图谱
的schema就是相当于一个领域内的数据模型,包含了这个领域里面有意义的概念类型以及这些类型的属性。任何一个域的schema主要由类型(type)和属性(property)来表达。图1是plantdata内的创投schema,主要是为了...
知识图谱
可以用python
构建
吗?
答:
答案当然是可以的!!!那么如何使用python
构建
什么是
知识图谱
从Google搜索,到聊天机器人、金融风控、物联网
场景
、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。互联网的终极形态是万物的互联,而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间...
知识图谱
技术的技术流程
答:
一般流程为:首先确定知识表示模型,然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识,接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对
构建
的
知识图谱
进行质量提升,最后根据
场景
需求设计不同的知识访问与呈现方法,如语义搜索、问答交互、图谱可视化分析等。1.知识来源 可以从多种来源获取知识图谱数据,包括...
什么是
知识图谱
有什么应用
场景
答:
知识图谱
简介:是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。应用
场景
:它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和...
知识图谱
问答应用
场景
有哪些?
答:
设备维修
图谱
:面向设备健康
场景
,通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据
构建
成设备维修图谱。如以变压器为例,设备维修图谱基于装备、部件、故障、质量分析报告、故障事件等数据形成统一管理
知识
库,为设备管理人员提供家族缺陷信息、设备故障等查询功能,为设备维修人员提供相似案例推荐、设备...
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