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近日，DataFunSummit知識(shí)圖譜在線(xiàn)峰會(huì)正式舉行，國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜領(lǐng)域知名學(xué)者和技術(shù)專(zhuān)家出席本次峰會(huì)，共議“知識(shí)圖譜的核心技術(shù)與前沿應(yīng)用”。會(huì)上，華為云3位專(zhuān)家介紹了華為云知識(shí)計(jì)算解決方案的具體行業(yè)實(shí)踐。
建議先熟悉華為云知識(shí)圖譜服務(wù)文檔，了解使用流程和相關(guān)概念：https://support.huaweicloud.com/productdesc-kg/kg_02_0001.html圖譜構(gòu)建流程：華為云知識(shí)圖譜目前還在公測(cè)當(dāng)中，使用免費(fèi)，直接申請(qǐng)公測(cè)即可。
三、知識(shí)圖譜的作用與應(yīng)用 刻畫(huà)事物關(guān)系、沉淀領(lǐng)域知識(shí) 知識(shí)圖譜旨在利用圖結(jié)構(gòu)建模、識(shí)別和推斷事物之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系和沉淀領(lǐng)域知識(shí)，是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的重要基石，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、智能問(wèn)答、語(yǔ)言語(yǔ)義理解、大數(shù)據(jù)決策分析、智能物聯(lián)等眾多領(lǐng)域。
華為云云市場(chǎng)新生態(tài)系列直播丨第20期 AI賦能知識(shí) 前往云商店 新生態(tài)在線(xiàn)直播—AI賦能知識(shí) 新生態(tài)在線(xiàn)直播—AI賦能知識(shí) 馬上登錄，觀(guān)看直播 已有華為云賬號(hào)，即刻登錄 還未注冊(cè)華為云，即刻注冊(cè) 馬上登錄，觀(guān)看回放 已有華為云賬號(hào)，即刻登錄 還未注冊(cè)華為云，即刻注冊(cè) 直播正在恢復(fù)，
數(shù)據(jù)建模：將抽取到的實(shí)體、關(guān)系和屬性等信息轉(zhuǎn)化為圖形化的知識(shí)圖譜模型。 知識(shí)推理：通過(guò)算法和模型對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行推理和生成新的知識(shí)。 知識(shí)圖譜的應(yīng)用 知識(shí)圖譜可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如搜索引擎、智能客服、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)分析等。
@TOC 一、知識(shí)圖譜簡(jiǎn)介 1.1 引言 從一開(kāi)始的Google搜索，到現(xiàn)在的聊天機(jī)器人、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、證券投資、智能醫(yī)療、自適應(yīng)教育、推薦系統(tǒng)，無(wú)一不跟知識(shí)圖譜相關(guān)。它在技術(shù)領(lǐng)域的熱度也在逐年上升。
本FAQ收集自然語(yǔ)言處理-知識(shí)圖譜（NLP-KG）用戶(hù)常見(jiàn)問(wèn)題，并進(jìn)行解答，供大家查詢(xún)。一般性問(wèn)題什么是知識(shí)圖譜服務(wù)如何上傳基礎(chǔ)數(shù)據(jù)至OBS提交知識(shí)圖譜服務(wù)相關(guān)工單時(shí)，如何選擇問(wèn)題所屬的產(chǎn)品類(lèi)型？創(chuàng)建知識(shí)圖譜時(shí)，為何提示“角色權(quán)限校驗(yàn)失敗”？創(chuàng)建圖譜如何創(chuàng)建本體？
知識(shí)圖譜（Knowledge Graph） WikiPedia的定義：在知識(shí)表示和推理中，知識(shí)圖譜是使用圖結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型或拓?fù)鋪?lái)集成數(shù)據(jù)的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)圖譜通常用于存儲(chǔ)具有自由形式語(yǔ)義的實(shí)體（對(duì)象、事件、情況或抽象概念）的相互關(guān)聯(lián)描述。
有巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)面臨各種技術(shù)難題： 1）知識(shí)圖譜表征是多模態(tài)與認(rèn)知智能有機(jī)結(jié)合的基礎(chǔ)，如何基于知識(shí)圖譜生成更好的知識(shí)表征，并將知識(shí)表征應(yīng)用到不同的模態(tài)以及跨語(yǔ)言跨模態(tài)的AI任務(wù)上，以及基于事理圖譜的推理決策等都具有極大地技術(shù)挑戰(zhàn)； 2）預(yù)訓(xùn)練大模型是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域處理下游任務(wù)的有力工具
AI基礎(chǔ)課之知識(shí)圖譜系列課程又開(kāi)課啦~詹姆斯·卡梅隆和詹姆斯·弗朗西斯·卡梅隆是同一個(gè)卡梅隆嗎？ 本期的知識(shí)圖譜第二講，Roy博士以構(gòu)建一個(gè)電影知識(shí)圖譜為例，為我們?cè)敿?xì)介紹知識(shí)圖譜構(gòu)建的基本流程，干貨滿(mǎn)滿(mǎn)噢！
本課程將全面深入地講解知識(shí)圖譜的核心基本概念及其重要發(fā)展歷程，同時(shí)重點(diǎn)探討如何將知識(shí)圖譜與前沿的大模型技術(shù)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成（RAG），以高效應(yīng)對(duì)復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)，例如智能問(wèn)答系統(tǒng)、精準(zhǔn)信息檢索等。
環(huán)境搭建，基礎(chǔ)語(yǔ)法、面向?qū)ο?、?shù)組、集合、常用API，還有IO流、反射機(jī)制、多線(xiàn)程、網(wǎng)絡(luò)編程，學(xué)完這些一定要用這些知識(shí)寫(xiě)出一個(gè)簡(jiǎn)單的socket聊天室。socket聊天室這個(gè)項(xiàng)目基本上用到了Java基礎(chǔ)大多數(shù)的知識(shí)點(diǎn)，這個(gè)項(xiàng)目一定要練。想學(xué)好編程，實(shí)踐最重要。
類(lèi)型類(lèi)似的embeddings，需要類(lèi)似 3.方法 3.1 步驟1：實(shí)體特定的三元組encoder 學(xué)習(xí)RotatE 3.2 步驟2：Type-specific triple encoder 3.3 步驟3：類(lèi)型相同的實(shí)體，embedings時(shí)，比較類(lèi)似 原文圖片
此外，F(xiàn)link的運(yùn)行時(shí)本身也支持迭代算法的執(zhí)行。Flink提供高吞吐量、低延遲的流數(shù)據(jù)引擎[7]以及對(duì)事件-時(shí)間處理和狀態(tài)管理的支持。Flink應(yīng)用程序在發(fā)生機(jī)器故障時(shí)具有容錯(cuò)能力，并且支持exactly-once語(yǔ)義。
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知識(shí)圖譜舉例 1.1 疾病知識(shí)圖譜 1.2 藥物知識(shí)圖譜 2.常見(jiàn)知識(shí)圖譜關(guān)系預(yù)測(cè)算法 KGs能夠以機(jī)器可讀的方式對(duì)結(jié)構(gòu)化、復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，因此它被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域如問(wèn)答、信息檢索、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)等。KG對(duì)于任何語(yǔ)義web項(xiàng)目都非常重要。
知識(shí)圖譜嵌入方法(Knowledge graph embedding method, KGE)用于各種下游任務(wù)，如知識(shí)圖譜完成，包括三重分類(lèi)，鏈接預(yù)測(cè)。然而，知識(shí)圖譜在訓(xùn)練集中也包含了很多敏感信息，非常容易受到隱私攻擊。
知識(shí)圖譜應(yīng)用 知識(shí)圖譜應(yīng)用 基于圖引擎服務(wù)的知識(shí)圖譜，融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能 能幫助您 存儲(chǔ)海量知識(shí) 融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，方便治理，規(guī)?？蛇_(dá)千億級(jí) 快速關(guān)聯(lián)查詢(xún) 在海量知識(shí)中快速關(guān)聯(lián)查詢(xún)秒級(jí)響應(yīng)，搜索結(jié)果更準(zhǔn)確 學(xué)習(xí)路徑識(shí)別及推薦 通過(guò)知識(shí)點(diǎn)的先修關(guān)系
在ICLR2020會(huì)議上，有很多關(guān)于知識(shí)圖譜推理的論文。從本質(zhì)上講，知識(shí)圖譜是一種表示事實(shí)的結(jié)構(gòu)化方法。與一般的圖不同，知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)和邊實(shí)際上具有某種意義，例如，演員的名字或在電影中的表演（見(jiàn)下圖）。
為了避免這一缺陷，我們提出了一種新的KG嵌入高效非采樣知識(shí)圖譜嵌入框架(NS-KGE)。其基本思想是在模型學(xué)習(xí)中考慮KG中的所有負(fù)面實(shí)例，從而避免負(fù)面抽樣?？蚣芸蓱?yīng)用于基于平方損失的知識(shí)圖譜嵌入模型或其損失可轉(zhuǎn)換為平方損失的模型。
