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手把手教你构建知识图谱！从0到1保姆级教程，附完整案例，小白也能直接上手！-CSDN博客
文章浏览阅读458次，点赞5次，收藏6次。知识图谱是揭示实体间关系的语义网络，包含知识抽取（实体、关系、属性抽取）、实体对齐、知识表示（RDF三元组）、知识融合与更新等核心环节。实体抽取是基础，关系抽取构建网状结构，属性抽取完善实体描述。
一文打尽知识图谱（超级干货，建议收藏！） - 知乎
全文全面回顾了知识图谱的历史沿革、重要定义和符号描述，重点对四个重要研究方向知识表征学习、知识获取、时序知识图谱及相关应用进行了全面介绍。
使用ERNIE构建知识图：实体类型和关系分类 - Baidu
通过深入理解ERNIE的原理和技术，结合适当的实践经验，我们可以构建出高效、准确的分类模型，为知识图谱的构建和推理提供有力支持。
知识图谱（Knowledge Graph
知识图谱既可以从RDF 的角度进行KR 知识库的构建和形式化推理，也可以从属性图的角度进行高效存储和查询，并采用一系列学习方法进行知识图谱的构建、推理、融合和补全，甚至可以进行知识图谱嵌入(KG Embedding)，将知识图谱知识转换为向量表示，进一步与
知识图谱的直观介绍：以最简单的方式了解知识图谱的基础知识-36氪
知识图谱基础：节点、关系、Cypher查询及LPG模型应用。图谱无处不在——社交网络、推荐系统，甚至存在于我们大脑中概念的连接方式中。
大模型实战：构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
知识图谱:表示、获取与应用综述 - CSDN博客
知识图谱是事实的结构化表示，由实体、关系和语义描述组成。实体可以是现实世界对象和抽象概念，关系以及实体的语义描述表示了实体之间的关系。
图模互补：知识图谱与大模型融合综述
DOI： 10 14188 j 1671-8836 2024 0040 中图分类号：TP391;TP18 纸质出版日期：2024-08-24，收稿日期：2024-03-11，稿件说明：移动端阅览 0 浏览量 5486 下载量 1 CSCD 工具集参考文献导出分享添加至我的专辑 TextLeak：基于决策的单词级黑盒文本对抗攻击方法细粒度可循证医药学文档知识融合表示和推理基于知识