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首页标签知识图谱

#知识图谱

一站式全域行业数据融合,提供金融 AI 风控等泛安全领域知识图谱解决方案

知识图谱算法有哪些

用户10685580

关系抽取是一种针对给定实体对的实体关系提取,主要包括实体识别和关系抽取。 实体识别是将知识图谱中的实体与数据库中的相应实体进行匹配,识别出知识图谱中的实体。关系...

7110

浙大 & 蚂蚁 | 提出MyGO框架,旨在提升多模态知识图谱(MMKG)完整性!

ShuYini

如何有效融合图像、文本等多模态信息以提高多模态知识图谱(MMKG)完整性,一直是多模态知识图谱的研究热点。当前MMKG补全方法往往忽略了多模态数据中的细粒度语义...

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SAP以创新助力客户制胜AI时代,塑造数据驱动业务转型的未来

matinal

通过全新的SAP Datasphere知识图谱,企业可以在其应用和系统之间,发现隐藏的洞见和规律。这个知识图谱能够帮助技术用户和业务用户,更深入地了解数据、元数...

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Brief Bioinform|KGE-UNIT:药物发现中基于知识图谱的分子相互作用预测与多任务统一学习框架

智药邦

2024年2月12日,哈尔滨工业大学臧天仪教授、赵天意教授团队,在Briefings in Bioinformatics上发表文章KGE-UNIT: towar...

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知识图谱和 LLM:多跳问答

大数据杂货铺

信息提取管道已经存在了一段时间。这是从非结构化文本中提取结构化信息的过程,通常以实体和关系的形式。将其与知识图谱结合起来的美妙之处在于您可以单独处理每个文档。当...

22210

再靠近亿点点,RAG 优化策略

掘金安东尼

这种情况下,知识图谱(KG)的引入为上下文增强提供了新的视角,通过并行链接向量库和知识图谱,以图形数据的丰富性强化上下文的信息量。

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知识图谱增强的KG-RAG框架

JadePeng

KG-RAG框架,较好的结合了生物医学知识图谱SPOKE和LLM的优势。SPOKE是一个开放知识图谱,提供数据下载和开放API,整合了超过40个公开可用的生物医...

29610

知识图谱在RAG中的应用探讨

JadePeng

关于知识图谱在现在的RAG中能发挥出什么样的作用,之前看了360 刘焕勇的一个分享,简单的提了使用知识图谱增强大模型的问答效果的几个方面:

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使用知识图谱实现 RAG 应用

大数据杂货铺

知识图谱捕获有关领域或业务中的数据点或实体以及它们之间的关系的信息。数据被描述为知识图谱中的节点和关系。

27210

利用知识图谱提高 RAG 应用的准确性

大数据杂货铺

在 RAG 应用中使用 Neo4j 和 LangChain 构建和检索知识图谱信息的实用指南

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Writer.com基于图的RAG向量检索替代方案

云云众生s

我首先询问 Writer 如何定义“知识图谱”,因为该术语在知识管理领域有着相当悠久的历史。传统上,知识图谱一直是表示不同数据片段之间的关系和联系的一种方式。最...

11310

知识图谱如何改进生成式AI

云云众生s

第一种模式中,我们利用LLM的自然语言处理功能处理大规模文本数据(例如网上或期刊的内容)。然后,我们要求不透明的LLM生成透明的知识图谱。知识图谱可以检查、质量...

6910

知识图谱如何使数据对组织更有用

云云众生s

知识图谱已成为支撑数据科学革命的重要组成部分。机器学习和人工智能 (AI) 可用于推断最初看似完全不同的一组数据点中对象之间的关系。在知识图谱中,这些推论是可视...

9610

扩散模型+知识图谱的前沿综述

算法进阶

知识图谱(图网络)在推荐系统中的重要性不言而喻,但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题,本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型,结合了生成...

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知识图谱中的数据服务是什么?

用户10685580

数据服务是指为满足用户对数据的特定需求,提供数据查询、检索、分析等功能的综合性服务。在知识图谱中,数据服务的主要作用是提供对知识图谱中数据的访问和操作,使用户能...

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知识推理技术解析

TechLead

知识图谱不仅能够存储大量的实体和关系,还能支持基于图的推理和复杂查询。通过定义特定的查询语句或推理规则,可以从知识图谱中抽取有价值的信息,或者推导出新的知识。

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2024 最新综述 | 当知识图谱遇上多模态学习

NewBeeNLP

在该综述中,作者重点分析了近三年(2020-2023)超过300篇文章,聚焦于两个主要方向:一是知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM),探讨知识图谱如何支持多模...

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