本文的动机是大型语言模型在各种工作中获得了较大的提高，但它们往往难以完成简单的推理，并且在常识可追溯性、及时性和准确性等至关重要的状况下体现出较差…

本文整顿自社区用户陈卓见在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲，次要包含以下内容：利用大模型构建常识图谱利用大模型操作结构化数据利用大模型应用工具利用大模…

图数据库是常识图谱零碎的外围。在理论的利用中，为什么要做图数据库选型，图数据库选型应该怎么做？蚂蚁团体图数据库负责人洪春涛，在常识分享社区Datafun的…

​ 本文讲关系抽取工作合成为关系判断、实体提取和subject-object对齐三个子工作，提出了一种基于潜在关系和全局对应的联结关系三元组抽取框架(PRGC)。具体而言，首先设计一个预测潜在关系的组件，将后续实体提取限度在预测的关系子集上，而不是所有的关系；而后用特定于关系的序列标记组件解决subject-object之间的重叠…

常识图谱是一种用图模型来形容常识和建模世界万物之间关联关系的技术办法。本文钻研的是爱奇艺奇搜常识图谱的构建流程与利用场景，理解这一娱乐行业常识图谱是如何帮忙用户准确找到想要的内容、答复用户问题、以及了解用户搜寻用意的。

常识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年当前开始在学术界和业界遍及。目前，随着智能信息服务利用的一直倒退，常识图谱已被广泛应用于智能搜寻、智能问答、个性化举荐、情报分析、反欺诈等畛域。本篇是『常识图谱构建与落地实际』的起始篇，咱们与来自百度的NL…

随着人工智能技术的提高，智能化成为产业转型降级的要害抓手，但企业在晋升数字化和智能化程度的实际过程中，面临多种挑战，如：挪动利用的遍及，带来异构数据呈几何级数增长，企业须要深度开掘数据价值以赋能业务，以及传统 IT 零碎不足智能化的技术手段，难以无效撑持企业开掘、组织、治理和使用常识的须要等。

执行gbuild在装置目录/gStroe下执行bin/gbuild db_name filepath呈现You must input the database name for building database!谬误。起因：0.8版本之前的命令为bin/gbuild db_name filepath，0.9当前执行会出错。0.9版本当前的命令为bin/gbuild -db db_name -f file_path示意从file_path中构建名为db_name的数据库，例…

语义网络是一种以网络格局表白人类常识结构的模式，是一种用实体及其语义关系来表白常识的有向图。而常识图谱是一种基于图的数据结构，是一种用图模型来形容常识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络。

简介： 随着人工智能技术的一直倒退，常识图谱作为人工智能畛域的常识支柱，以其弱小的常识示意和推理能力受到学术界和产业界的宽泛关注。近年来，常识图谱在语义搜寻、问答、常识治理等畛域失去了宽泛的利用。