知识图谱检索相关论文下载

weixin_39821260 2020-06-21 03:30:27

与知识图谱检索相关的部分中文论文。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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人工智能正由感知智能向认知智能演化，让机器具备认知智能，其核心就是让机器具备理解和解释能力。这种能力的实现与大规模、结构化的背景知识是密不可分的。知识图谱是实现机器认知智能的使能器，一方面通过建立从数据到知识图谱中实体、概念、关系的映射，让机器理解数据的本质；另一方面利用知识图谱中实体、概念和关系来解释现实世界中事物和现象，让机器解释现象的本质。 知识图谱Topic必读论文 知识图谱的概念最早起源于Google在2012年提出的Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体

例如：在分析"阿司匹林"和"心脏病"的关系时，不仅考虑直接的治疗关系，还会考虑通过"抗凝血"、"血小板抑制"等中间概念的间接关系，同时还会考虑相关研究的影响力和时效性。这种方法的创新之处在于它结合了结构化的知识表示（知识图谱）和传统的文本检索技术，能够更好地捕获复杂的关系和长尾知识。通过这种全面的拆解和分析，我们可以更深入地理解知识图谱检索方法的各个方面，为进一步改进和优化提供了清晰的思路。这些创新点既保持了原有系统的优势，又在不同方面进行了拓展和深化，有潜力带来显著的改进和新的应用可能。

在知识图谱的应用中，很多人可能会存在一个误区，认为检索只能围绕实体展开，比如搜索 “姚明”“北京” 这样的具体对象。但实际上，知识图谱的核心价值在于其结构化的 “实体 - 关系 - 属性” 网络，这使得它的检索方式远不止实体检索一种。本文就来详细介绍知识图谱的多种检索方法，包括经典方式与 2025 年最新研究进展，帮助你更灵活地挖掘数据价值。

检索增强生成（RAG）作为一种有前途的技术出现，用于解决大型语言模型（LLMs）生成的响应中的幻觉问题。现有的RAG研究主要集中在应用基于语义的方法检索孤立的相关片段，忽略了它们之间的内在关系。本文提出了一种新颖的知识图谱引导的检索增强生成（KG2RAG）框架，该框架利用知识图谱（KGs）提供片段之间的事实级关系，提高检索结果的多样性和连贯性。具体来说，在进行基于语义的检索以提供种子片段之后，KG2RAG采用知识图谱引导的片段扩展过程和基于知识图谱的片段组织过程，以提供相关且重要的知识，形成结构良好的段落。

知识图谱Topic必读论文 知识图谱的概念最早起源于Google在2012年提出的Knowledge Graph。知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应用，包括语义搜索、机器问答、情报检索、电子阅读、在线学习等。人工智能正由感知智能向认知智能演化，让机器具备认知智能，其...

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