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  1. 基于网络百科的知识图谱构建的研究与实现 开题报告PPT

  2. 基于网络百科的知识图谱构建的研究与实现 开题报告PPT
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2016-03-29
    • 文件大小:886784
    • 提供者:u011847043
  1. 知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术

  2. 知识图谱技术分享会----有关知识图谱构建的部分关键技术,部分ppt以及参考资料
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-06-10
    • 文件大小:54525952
    • 提供者:wangyaninglm
  1. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐

  2. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-08-07
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:u012034207
  1. 知识图谱构建技术综述

  2. 知识图谱构建技术综述
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-08-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:u012034207
  1. 跨语言知识图谱构建——李涓子(清华大学)

  2. 清华大学计算机系知识工程研究室 李涓子《跨语言知识图谱构建》 主要内容  语义Web与链接数据  跨语言知识链接  跨语言属性值抽取  跨语言本体构建  XLORE-跨语言知识图谱
  3. 所属分类:搜索引擎

    • 发布日期:2017-09-27
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:biranshiwo
  1. 刘峤-知识图谱构建技术综述

  2. 知识图谱构建技术综述是一篇很好的知识图谱文章,适合于初学者。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-10-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_27492735
  1. 知识图谱构建

  2. 一篇关于深度学习与知识图谱构建的期刊论文,基于图数据库
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2017-11-04
    • 文件大小:487424
    • 提供者:ll910902
  1. 知识图谱构建流程

  2. 一个完整的知识图谱构建方法及流程,其中详细说明了信息抽取的研究历史和所用算法,如:基于规则和统计学方法等。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-14
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:feng_zhiyu
  1. 知识图谱构建技术综述

  2. 1、对知识图谱的定义和内涵进行了说明,并给出了构建知识图谱的技术框架,按照输入的知识素材的抽象将其划分为3个层次:信息抽取层、知识融合层和知识加工层; 2、分别对每个层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明,逐步揭示知识图谱技术的奥秘,及其与相关科学领域的关系; 3、对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-06-11
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:lazysnake168
  1. 大规模百科知识图谱构建

  2. 大规模百科知识图谱构建 大规模百科知识图谱构建 大规模百科知识图谱构建 大规模百科知识图谱构建 大规模百科知识图谱构建
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-01-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:micrure123
  1. 知识图谱构建技术综述

  2. 知识图谱(Knowledge Graph)又称为科学知识图谱,在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐.caj

  2. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 自从语义网的概念提出以来,越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中,互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在此背景下,知识图谱首先由Google提出,其目标在于描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。知识图谱在实体层面对本体进行了丰富和扩充;本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,描述了知识图谱的数据模式;而知识图谱则是在本体的基础上,
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-06
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:u013222658
  1. 煤矿巷道支护领域知识图谱构建

  2. 针对煤矿巷道支护专家系统知识内容有限、知识难以融合共享、无法从非结构化数据中挖掘相关知识等问题,构建了煤矿巷道支护领域知识图谱。首先通过设计领域概念、关系及属性对煤矿巷道支护领域知识建模;然后从煤矿巷道支护领域结构化、半结构化、非结构化数据源获取知识,并基于深度学习模型BI-LSTM-CRF进行实体识别;最后利用图数据库Neo4j存储煤矿巷道支护领域知识,形成煤矿巷道支护领域知识图谱。煤矿巷道支护领域知识图谱可进一步提升煤矿巷道支护设计和管理效率,为煤矿巷道支护智能化管理提供知识支持。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:705536
    • 提供者:weixin_38508549
  1. 基于地理空间数据的知识图谱构建技术研究.pdf

  2. 随着3S技术迅猛发展,地理空间数据呈现出爆发式增长趋势,基于地理空间数据构建知识图谱,实现数据到知识的转换成为亟待解决的科学问题。针对通用知识图谱仅以属性和语义关系表示地理空间知识、空间关系缺失等问题,本文首先描述了空间关系的表示方法;其次,提出了基于空间关系的知识图谱构建技术流程,重点研究了流程中的空间关系抽取和多源地理数据融合问题,并构建了面向地理空间数据的知识图谱;最后,论述了知识图谱在地理空间领域的应用方向。研究可以促进地理空间数据和语义网技术的整合,实现网络文本空间化、空间数据语义化,
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:797696
    • 提供者:nczfkb
  1. 事件知识图谱构建技术与应用综述

  2. 知识图谱以图结构表示丰富灵活的语义,描述客观世界的事物及其关系,在应用领域得到了广泛的关注。事件知识图谱聚焦动态事件及其间的顺承、时序和因果关系,并以结构化的图形式表示,对海量数据更高效地管理。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-06
    • 文件大小:933888
    • 提供者:syp_net
  1. 科技大数据知识图谱构建方法及应用研究综述

  2. 本文将从科技大数据知识图谱构建及应用研究角度, 对科学学研究过程中发挥重大推动作用的科技领域知识图谱技术进行系统、深入的综述。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-13
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:syp_net
  1. 2019-TF21-医渡云-闫峻-基于真实世界数据的医疗知识图谱构建 - 挑战与方法.pdf

  2. 转自CCF:https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4565199623440384。 摘要:知识图谱在医疗健康领域的构建和应用近期吸引了越来越多来自学术界及工业界的目光。医疗知识图谱的构建即可以基于指南,书籍,文献等做知识抽取,也可以基于领域专家对知识的编辑。还有重要的一类知识来源是基于真实世界数据的知识挖掘。我们这次报告的重点是基于以临床电子病历为代表的真实世界数据医疗知识图谱构建中的主要问题,挑战极其解决办法。我们将从临床电子病历的数据
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-18
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42716010
  1. Chinese-Knowledge-Graph-An-implementation:基于网络的中文知识图谱构建,windows上实现,源码来自https-源码

  2. 中文知识图的实现 基于网络的中文知识图谱构建,windows上实现,原始文件来自 主要是修改了某几处在windows上运行出错的地方 简单的实现结果如下:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42122340
  1. 植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法

  2. 植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:786432
    • 提供者:weixin_38663151
  1. 微博知识图谱构建方法研究

  2. 微博知识图谱构建方法研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:814080
    • 提供者:weixin_38663837
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