图谱
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
《计算生物学导论 : 图谱、序列和基因组》是2009年8月科学出版社出版的图书，作者是(美)Michael S. Waterman。 [1]
本书介绍分子生物学的基本常识、限制图谱和多重图谱，研究克隆和克隆图谱，讨论DNA序列相关的话题，涉及序列中模式计数的统计问题等。 [1] 图书目录 编辑 播报 《生物数学丛书》序 前言 数学符号 第0章 引言 第1章 分子生物学一些知识 第2章 限制图谱 第3章 多重图谱 第4章 求解DDP的算法 ......
Java从入门到放弃（知识体系图谱）
一、Java学习路线 话不多说，先来一张劝退图！！！ 二、Java并发学习路线 下面是一张关于 Java 并发编程的思维导图，大的方向可以分为三个部分：线程基础、理论基础、工具类 JUC 三、Java虚拟机 一张关于 JVM 的思维导图，大的方向可以分为三个部分：字节码与类的加载、内存与垃圾回收、性 ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
Neo4j+Langchain实现非结构化知识图谱增强QA
微信公众号的一篇文章，着重介绍如何使用知识图谱来增强大语言模型QA的问答效果 1. 核心架构 核心架构如下： 可以通过Neo4j的向量索引和Neoconj图数据的强大能力来实现检索增强的生成系统，提供精确且上下文丰富的答案。 两条路： 向量相似性搜索来检索非结构化信息， 访问图数据库来提取结构化信息 ......
解码知识图谱：从核心概念到技术实战
知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码，文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览，帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。 关注T ......
知识图谱博士研究计划书
知识图谱博士研究计划书 一、研究背景与意义 随着大数据时代的到来，信息呈现爆炸式增长，传统信息检索技术已经无法满足人们对于深层次、多维度信息的需求。知识图谱作为一种以图形化的方式呈现知识的技术，能够将复杂的知识结构化、可视化，提高信息获取和处理的效率。在医疗、金融、智能家居等领域，知识图谱的应用已经 ......
初步理解知识图谱
知识图谱说白了就是一个作为数据库用的东西，那它跟数据库的区别就在于它的拓扑结构，它的表与表之间的建立的关系； 构建： 通过海量的数据提取，应该是nlp去理解一个文章或是页面中的内容中的语意去输出各种带有属性的内容，比如我理解了n份报纸，输出了多个表格，表头可能包括： 日期、标题、颜色等..然后通过很 ......
动手构建你的第一个知识图谱 by RDF
本文内容预告 今天分享如何使用 RDF 语言创建知识图谱，一些基本的 RDF 语法规则。 RDF 介绍 RDF 的全称叫 Resource Description Framework (资源描述框架)。它是实现语义网络的三个基础技术之一 (其他两个是 SPARQL 和 OWL)。 它是被 W3C 推 ......
知识图谱与大模型相结合的3种方法，1+1>2
知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。将LLM和KG协同使用，同时利用它们的优势，是一种互补的做法。 ......
Linux运维技能图谱
前言 该技能图谱依个人经验绘制，不适用于所有运维岗位。对于刚入行的从业者，也不需要按照图谱全学一遍，应该根据岗位工作内容来学习。有些技术我也不会，但作为一个选项我也写进去了，比如容器运行时有Docker、Podman等，但我其实只会Docker。 运维这个岗位本身比较宽泛，也有很多的细分类，比如系统 ......
知识图谱介绍 (1)
大家好，我是一名知识图谱领域在读博士生。从这篇文章开始，我将陆续写一系列系统介绍知识图谱的文章，另外也写一些自己读到或者学到的其他有意思的东西。 写文章的目的有两个：1. 记录和分享自己的学习；2. 希望帮到想了解知识图谱的朋友，同时缓解自己意义感焦虑。 因为刚开始写，我尽量做到内容可信。有什么问题 ......
【专题】数字孪生城市产业图谱研究报告（2022年）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
YLCIK智识库-知识图谱使用手册v1.0
一、知识图谱基础 • 概述 知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，由：实体、属性、关系组成，可以帮助用户更直观、更便捷地获取和利用知识 • 知识图谱组成 ◦ 实体（Entity）：知识图谱中的基本单元，代表了现实世界中的事物或概念。 ◦ 属性（Attribute）：描述实体特征的标识符，如实体 ......
关于 LLM 和知识图谱、图数据库，大家都关注哪些问题呢？
自 LLM 系列文章《知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》、《Text2Cypher：大语言模型驱动的图查询生成》、《Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强》陆续和大家见面，以及《夜谈 LLM》主题直播同大家交流一番 LLM 和知识图谱、图数据库之后，在上周 Nebul ......
图机器学习：从图谱角度来理解图增广
图对比学习（Graph Contrastive Learning, GCL）旨在以自监督的方式学习图的节点表征。具体而言，先以特定方式对原图A进行增广，得到两个增广后的视图（view）V1和V2做为对比对（也可以是原图和增广后的视图做为对比对），并经由GCN进行编码得到两个增广视图中的节点embed... ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
珠海四大主导产业全景图谱
本文核心数据：珠海产业布局体系;珠海产业空间布局;细分产业布局 1、珠海四大主导产业 2023年珠海市政府工作报告提到，要加快打造“4+3”产业集群，为“产业第一”战略打好基础，目前，珠海市正在打造新一代信息技术、新能源、集成电路、生物医药与健康4大主导产业。 其中，香洲区重点发展集成电路、数字经济 ......
大模型与KG（三）——时序知识图谱调研
因为后面还是打算继续做时序知识图谱的方向，所以借着这次看论文的机会，把时序KG的论文也都看一下，以对这块有个了解。中间过了个国庆，又夹杂上别的乱七八糟的事情，之前看的都断片了，又翻了一遍才勉强回忆起来，最近看论文也基本是粗读，因为总想着尽快着手做自己的东西。 目录数据集综述组内时序论文调研研究生时期 ......
基于知识图谱建模、全文检索的智能知识管理库（源码）
一、项目介绍 一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，一款让企业知识变为实打实的数字财富的系统，应用在需要进行文档整理、分类、归集、检索、分析的场景。 知识图谱提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段，让知识获取更便捷、知识整理更简单、知识应用更智能……知识图谱，正成 ......