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知识图谱新人问答专区
一、前言 创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。 ，这个有比较成熟的技术吗 2 数据库相关 如果想将关系数据库的schema自动转化成知识图谱，有没有工具能实现呢？ 3 业务场景 各位大佬，萌新问下知识图谱到底做啥用的？ 3 业务场景 各位大佬，萌新问下知识图谱到底做啥用的？ 2 性能瓶颈 现在我们除了在数据存储，还需要涉及到在知识图谱上做一些图计算。不知道neo4j 对于大规模图计算支持得怎样？ 三、遗留问题 2.2 遗留问题汇集 序号 类型 问题描述 解答 1 新人入门 一个搞java的建不建议加入一家做知识图谱的公司
76820发布于 2019-01-14 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱入门 ， 知识问答
知识问答简介 问答系统的历史如下图所示： ? 可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 一个经典的测评数据集为QALD，主要任务有三类： 多语种问答，基于Dbpedia 问答基于链接数据 Hybrid QA，基于RDF and free text data 知识问答简单流程与分类 ? 怎样处理大规模的知识图谱 怎样处理分布式数据集上的QA 怎样融合结构化和非结构化的数据 怎样降低维护成本 怎样能快速的复制到不同的领域 知识问答主流方法介绍 KBQA常用的主流方法有 基于模板的方法、基于语义解析的方法 TBSL的主要缺点 创建的模板未必和知识图谱中的数据建模相契合 考虑到数据建模的各种可能性，对应到一个问题的潜在模板数量会非常多，同时手工准备海量模板的代价也非常大。 那模板能否自动生成呢？
2.7K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏一点人工一点智能
知识图谱问答领域综述
图 3 知识图谱的构建过程 02 智能问答 2.1 智能问答的发展 智能问答是自然语言处理中的重要分支，通常以一问一答的人机交互形式定位用户所需知识并提供个性化信息服务。 表 2 智能问答项目 2.2 基于知识图谱的问答系统 近年来，随着知识图谱概念渗透到各领域，基于知识图谱的智能问答逐渐成为焦点之一，在金融、医疗、旅游、农业、电商等垂直领域，都不乏相关研究，例如李贺等人 [20]构建的基于疾病知识图谱的问题系统，杜泽宇等人[21]的电商知识图谱的问答系统，由于医疗和电商等领域对该类系统的需求较大，因此完善程度也较好。 这些基于知识图谱的问答系统，或利用当中的知识数据结合深度学习构建问答系统；或利用图谱的推理能力理解问题；或融合问题与三元组的信息编码至向量空间，在向量空间内完成问题相关的相似度计算任务，得出用户所需近似答案 05 结束语 知识图谱囊括的知识数据与日俱增，自动问答需求充斥着社会各个领域，然而基于知识图谱的问答系统仍有许多技术难点亟待攻破。
1.9K30编辑于 2022-12-27 - 来自专栏图灵技术域
基于知识图谱的问答系统Demo
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。 实现依赖 Python 3.6+ Apache Jena Fuseki SPARQLWrapper refo jiaba 实例数据 此知识图谱的主题为COVID-2019的知识查询。
2.6K40发布于 2021-05-21 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于知识图谱的智能问答方案
可以依据一定的推理规则发现新知识，形成的知识经过质量评估后进入知识图谱。依据知识图谱数据平台可构建语义搜索，智能问答，推荐等应用。 以下是知识图谱构建步骤的详细介绍。 基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别，本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案，介绍一下基于知识图谱的智能问答，主要分为如下几个方面： 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构 3、典型的智能问答产品 4、智能问答的关键技术 5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构 ? 最常用的一种方法是基于知识图谱与信息检索相结合的方法，检索知识图谱可给出高准确率的问答，并以信息检索为补充。 基于聊天的问答系统常用于开放域，使用方法包括信息检索和生成模型。 ，下表为知识图谱作为问答匹配的优缺点对比： 基于知识图谱的问答匹配 优点 在对话结构和流程的设计中支持实体间的上下文会话识别与推理 通常在一般型问答的准确率相对比较高(当然具备推理型场景的需要特殊的设计
5.1K32发布于 2020-07-14 - 来自专栏大数据杂货铺
知识图谱和 LLM：多跳问答
这篇博文探讨了： RAG 应用程序的内部运作 知识图谱作为一种高效的信息存储解决方案 结合图和文本数据以增强洞察力 应用思维链问答技术 RAG 的工作原理 检索增强生成（RAG）是一种通过从外部数据库检索相关信息并将其合并到生成的输出中来增强 信息跨越多个文档 回答这些类型的问题是一个多跳问答任务，其中单个问题可以分解为多个子问题，而获得准确的答案需要检索大量文档。 当知识图谱被构建或丰富时，来自不同记录的信息就被连接起来。 从文本中提取实体和关系以构建知识图谱 知识图谱使用节点和关系来表示数据。 事实上，许多多跳问答问题可以通过在摄取之前预处理数据并将其连接到知识图谱来解决。您可以使用 LLM 或自定义文本域模型来执行信息提取管道。 使用知识图谱的 RAG 的 LLM 应用 智能搜索使用 LLM 生成适当的 Cypher 语句，以从知识图谱中检索信息。
1.7K10编辑于 2024-04-15 - 来自专栏从流域到海域
知识图谱上简单问题的知识问答
最新的研究进展也有构建知识图谱，然后在图上跑强化学习方法来进行解答路径选择。 知识图谱上的简单问题知识问答 ? 实体链接(entity linking) 实体检测的输出是一系列代表候选实体的标识符，需要把它们链接起来以构成一个知识图谱。 entity, relation)(entity,relation)元组，使用前述组件的得分(scores)相乘得到每一个元组的得分，因为前述三个步骤是独立进行的，所以很多组合会是没有意义上的(例：在知识图谱中没有对应的关系存在 剪去之后你会发现得分交叉(scoring ties)，因为知识图谱上有重名结点。可以简单的通过选取入边最多的结点作为一个简单的代理结点(proxy)来打破交叉。
85820发布于 2019-10-22 - 来自专栏从流域到海域
KBQA: 知识图谱上的问答系统概述
知识图谱知识问答在过去几年引起了广泛注意。 KBQA: 知识图谱上的问答系统 给定自然语言(NL)形式的问题，KBQA的目标是在潜在的知识图谱上自动寻求答案。 例如同样的问题可以通过多种自然语言形式进行表达，但是在知识图谱中只有一种最简洁的词汇表达。因此，将自然语言问题映射到结构化的知识图谱上不是一个简单问题。 语义分析方法 基于语义分析的方法通过构建一个将自然语言问题(NL question)转化为可以被知识图谱执行的中介逻辑形式(intermedia logic form)。 信息检索方法直接借助问题所传达的信息从知识图谱上检索答案。所以信息检索方法不需要人工编制规则并且能够扩展到更大更复杂的知识图谱上。 目前多种基于嵌入的方法都展现了颇具前景的结果。 这种类型的方法采用多种形式来编码 问题和知识图谱子图，并且直接在映射空间上对它们进行匹配，并且可以使用端到端的方式进行训练。
4.3K20发布于 2019-10-22 - 来自专栏黄成甲
驾驭未来：知识图谱与工业智能问答
ChatGPT背后也一样，虽然它没有公布如何利用各种知识，但是它下载了整个维基百科，而维基百科有一个现成的知识图谱。当人们在问答系统中提一个问题后，问答系统会首先在知识图谱中寻找可能答案。 4.知识图谱与智能问答知识图谱与智能问答其实是两个相关的概念，它们都在人工智能领域中扮演着重要的角色。知识图谱是以图形结构表示的知识库，它包含了实体、属性和实体之间的关系。 基于知识图谱的智能问答系统（KBQA）是一种常见的技术路线，它利用知识图谱中的数据进行问题的解析和查询，从而得到准确的答案。知识图谱与智能问答系统的结合可以提高问答系统的准确性和效率。 通过利用知识图谱中的丰富知识和关系，智能问答系统能够更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。同时，知识图谱也可以为智能问答系统提供更多的背景知识和上下文信息，从而提升系统的智能化水平。 5.在工业智能问答领域，大语言模型ChatGPT能否替代知识图谱技术？这也是近期在知识图谱技术领域，引发讨论最多的一个问题。
1.5K92编辑于 2023-11-10 - 来自专栏数据分析与挖掘
基于英雄联盟的知识图谱问答系统
介绍 代码地址：https://github.com/taishan1994/lol_knowledge_graph_qa 该文介绍了英雄联盟知识图谱的构建以及搭建一个简单的基于知识图谱的英雄联盟问答系统 我们的图谱数据保存在data/mid_data下面。 代码解读 构建知识图谱 构建知识图谱代码在build_lol_graph.py里面，主要是三个步骤：连接neo4j数据库，创建节点，创建关系，我们一一来看： 初始化的时候：我们连接到neo4j数据库，auth 最终我们创建的知识图谱如下所示： 问答系统的构建 问答系统主要由以下几个部分构成： 1、question_classification.py：给定问题，识别里面的实体以及问题的类型。 至此，我们的知识图谱构建和问答系统就全部实现了。通过整个流程，我们就可以去构建自己的知识图谱和问答系统了。
81030编辑于 2022-09-19 - 来自专栏新智元
【新智元笔记】知识图谱和问答系统
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。 听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。 四、到底什么是知识图谱 我给的标题是《知识图谱和问答系统》，这年头只要提到知识图谱就吸引眼球了。 五、知识图谱和问答系统的关系 回到正题，知识图谱与问答系统。问答系统需要IE的支持，我们很多年前就极力主张，几篇 QA 的论文也是强调的这个。
1.3K40发布于 2018-03-13 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入在问答系统中的应用
利用知识图谱嵌入技术，问答系统能够更有效地理解用户的问题，从而提供更准确的答案。 知识图谱嵌入的基本原理 知识图谱的构建 知识图谱通常由实体和关系组成。实体是图中的节点，而关系则是连接节点的边。 通过将知识图谱嵌入集成到问答系统中，系统能够更准确地理解用户的意图，提高回答的准确性和相关性。 知识图谱嵌入在问答系统中的应用流程 用户输入处理 在问答系统中，用户提出的问题通常需要经过自然语言处理（NLP）技术进行处理，以识别问题中的实体和关系。 查询知识图谱：系统在知识图谱中查找“法国”的相关信息，得到“巴黎”。 生成答案：系统返回答案“法国的首都是巴黎。” 代码部署 环境准备 在实际应用中，我们需要搭建一个完整的环境来运行问答系统。 深度学习模型集成 可以探索将深度学习模型（如BERT、GPT等）与知识图谱嵌入结合，提升问答系统的自然语言理解能力。
99600编辑于 2024-09-21 知识图谱切片片段：GraphRAG助力精准知识问答
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具，受到了越来越多的关注。然而，传统的知识图谱问答系统往往面临着知识覆盖不全、推理能力不足等挑战。 GraphRAG（Graph Retrieval Augmented Generation）技术应运而生，它巧妙地将知识图谱与生成式模型结合，通过切片片段的方式提取关键信息，极大地提升了知识问答的精准性和效率 GraphRAG是一种基于知识图谱的增强生成模型。它利用知识图谱的结构化信息来指导生成式模型的文本生成过程，从而提高生成文本的准确性和相关性。 与传统的知识图谱问答系统不同，GraphRAG并非直接在完整的知识图谱上进行推理，而是将知识图谱分解成若干个“切片片段”，每个片段包含与问题相关的关键实体和关系。 未来展望:GraphRAG技术为知识图谱问答领域带来了新的思路和方法，它将知识图谱的结构化推理能力与生成式模型的自然语言生成能力相结合，为构建更加智能和高效的知识问答系统提供了新的可能性。
50810编辑于 2025-04-24- 来自专栏活动
基于知识图谱嵌入的自动化问答生成
传统的问答系统大多依赖于基于规则的匹配或检索式问答，而随着知识图谱（Knowledge Graph）技术的成熟，基于知识图谱的问答系统逐渐成为研究热点。 知识图谱嵌入的基本概念在开始构建基于知识图谱嵌入的问答系统之前，我们需要理解一些关键概念：知识图谱 (Knowledge Graph)：知识图谱是将真实世界的知识表示为由实体（节点）和关系（边）构成的图模型 常用的知识图谱嵌入算法有TransE、TransH、DistMult等。问答系统 (QA System)：问答系统根据用户提出的问题，从知识图谱中检索或推理得到答案。 知识图谱嵌入在自动化问答中的应用通过将知识图谱嵌入与问答系统结合，我们可以实现以下几个重要应用场景：应用场景 描述 实例分析：构建基于知识图谱嵌入的问答系统1 数据准备我们需要构建一个简单的知识图谱数据集。
91510编辑于 2024-10-08 - 来自专栏谓之小一
电影知识图谱问答（四）| 问句理解及答案推理
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena ---- 上篇文章讲到利用SPARQL语句能够从Apache Jena数据库之中检索得到问题答案，那么如果想要构建电影知识图谱问答系统，亟需解决的问题就是如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句。 另外，为提高推理的准确率，还可以对《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中所介绍的自定义推理规则进行补充。 结合上面几篇文章，已经能够从零开始构建一个电影知识图谱问答系统，有兴趣的朋友可以尝试构建。 ? 下篇文章，将介绍如何将电影知识图谱问答系统部署至微信公众平台，并利用微信公众号进行知识问答，构建一个完整的知识图谱问答系统Demo。
4K22发布于 2019-08-14 - 来自专栏杂七杂八
Datawhale 知识图谱组队学习 Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍
引言 该项目主要分为两部分： 第一部分：搭建知识图谱。该部分的具体讲解将在 [Datawhale 知识图谱组队学习 Task 3 Neo4j图数据库导入数据进行介绍； 第二部分：启动问答测试。 构建一个简单的基于 知识图谱 的对话系统，该部分的具体讲解将在Datawhale 知识图谱组队学习 Task 4 用户输入、知识库的查询语句和 Datawhale 知识图谱组队学习 Task 5 Neo4j 是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。 项目效果 下图是系统实际运行效果： ? 2、启动问答测试：python kbqa_test.py 2、项目测试：python kbqa_test.py 医疗知识图谱 数据源：39健康网。 本系统的知识图谱结构如下： ?
1K31发布于 2021-01-14 - 来自专栏数据饕餮
基于知识图谱的智能问答机器人技术架构
一、前言 本文是《智能对话机器人实战开发案例剖析》系列文章的第三部分，第1篇：基于知识图谱的智能问答机器人技术架构。
2.9K30发布于 2019-01-14 - 来自专栏NLP/KG
领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统 通过收集网上完全公开的有关中式菜谱的数据，经过数据清洗和分析，转换为知识图谱的存储结构，并提供可视化展示与搜索和智能问答等功能，为热爱美食与烹饪的人们提供方便快捷的中式菜谱服务，并以知识图谱的形式直观显示出不同菜品的关系及所用原料 智能问答系统（KBQA）： 基于构建的中式菜谱知识图谱，设计知识库问答KBQA系统，根据提出的和菜品有关的问题，系统自动给出答案，对于无法给出回答的情况系统也能进行回应。 本项目中的智能问答机器人名为小吃。 问答示例1： 请提问： 水煮鱼类包括哪些菜？
1.2K20编辑于 2023-07-10 - 来自专栏AI科技评论
ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答
作者：舒意恒（南京大学硕士生，知识图谱方向） 编辑 | 丛末 1 背景 什么是知识图谱问答？ 知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。 知识图谱问答（Question Answering over Knowledge Graph, KGQA）是利用知识图谱信息的一项研究领域。 给定一个自然语言问题和一个知识图谱，通过分析问题和 KG 中包含的信息，KGQA 系统尝试给出正确的答案。 多跳知识图谱问答指的是，该问答系统需要通过知识图谱上的多条边执行推理，以获得正确答案。 image.png 多跳知识图谱问答面临的挑战 知识图谱作为一种知识存储的形式，其中最重要的缺陷之一是它们通常都是不完整的，而这给 KGQA 提出了额外的挑战，尤其是多跳 KGQA。 链接预测 链接预测的任务即预测知识图谱中缺失的链接，以减缓知识图谱的稀疏性。知识图谱嵌入是一种常见的链接预测方法，它为知识图谱中的实体和关系学习高维向量表示，但作者发现它尚未应用于多跳 KGQA 中。
3.8K20发布于 2020-07-01 - 来自专栏润风拂过存甘霖
基于三元组知识图谱的简易问答系统
基于三元组知识图谱的简易问答系统 效果示例： 问：谁复辟了帝制？ 答：袁世凯 问：清政府签订了哪些条约？ 答：清政府签订了北京条约、天津条约。 问：孙中山干了哪些事？ 下面整理一下我的搭建思路： 为了设计问答系统，我逐步解决了三个问题：问了什么？答案是什么？怎么回答？ 问了什么？ 【问句解析】 基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题，所以我们要把问题转化为一定的结构。 一个很好的选择就是三元组： RDF是知识图谱的一种常见表示形式，以（subject, predicate, object）的三元组形式就足以表示实体之间的许多复杂联系。 【查询模板】 要从知识图谱中提取答案，需要有对应的查询语句——SPARQL，它的形式接近SQL。例如"清政府干了些什么？"，即(清政府,?x,?y)，就可以翻译成下面的SPARQL。
2.9K10发布于 2019-10-30
腾讯云开发者
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