”知识图谱 行业应用文档“ 的搜索结果

     同时，知识图谱还能支撑高级的人工智能应用，比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤，涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术...

     毕业设计 基于Python水利“舆情”构建知识图谱(Neo4j)应用源码+详细文档+全部数据资料（高分项目）.zip毕业设计 基于Python水利“舆情”构建知识图谱(Neo4j)应用源码+详细文档+全部数据资料（高分项目）.zip毕业设计...

     当下知识图谱已在工业领域得到了广泛应用，如搜索领域的Google搜索、百度搜索，社交领域的领英经济图谱，企业信息领域的天眼查企业图谱，电商领域的淘宝商品图谱，O2O领域的美团知识大脑，医疗领域的丁香园知识图谱...

     知识图谱的构建流程主要分为知识抽取、知识融合、知识表示和知识优化，知识抽取主要是借助于算法层的实体抽取算法、关系抽取算法、属性抽取算法或者联合抽取算法，对标注好的语料数据进行模型训练，生成相应知识抽取...

     本文重点关注知识图谱在金融领域的应用，首先从知识图谱是什么（What），为什么要构建知识图谱（Why），怎样构建知识图谱（How）的逻辑出发，介绍知识图谱的技术背景；然后对知识图谱的金融应用场景（Where）加以...

     一、时空知识图谱概述 ... 知识图谱的构建遵循时空知识抽取、时空知识融合与关联、时空知识推理与计算、时空知识场景应用的基本流程。从海量结构化、半结构化和非结构化时空数据中进行实体、关系和属性的信息提取...

     在电商领域，阿里巴巴生态积聚了海量的商品和交易数据，它以商品、产品、品牌和条码为核心，构建了百亿级别的商品知识图谱，可以广泛应用于搜索、导购、平台治理、智能问答等业务，同时保持每天千万级别的恶意攻击...

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