如何系统学习知识图谱3

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2023-01-12 23:50:45

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王昊奋老师的全套知识图谱课件，知识图谱能做到的就是让知识可被用户访问到（搜索），可被查询（问答），可被支持行动（决策）。

通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。基于知识图谱+flask的KBQA医疗问答系统以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，利用nlp自然语言处理，通过医疗AI助手根据用户的问题返回结果，用户输入和系统返回的输出结果都会一起自动存储到sql数据库。后面又封装了深度学习模型完成一个完整基于深度学习知识图谱问答可视化系统。

基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型，从而完成对医疗问句主体的识别，构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发

总体而言，面向联邦学习的知识图谱系统设计与构建不仅有望解决当前联邦学习中的一系列挑战，同时也为构建更智能、安全和高效的分布式智能系统提供了新的思路和工程实践。技术方案的选择应考虑如何通过知识图谱系统的设计和优化方法，提高联邦学习模型的训练效率。4.在实验阶段，通过验证系统性能，实际应用于联邦学习场景，为实际应用提供了具体的解决方案，并在实验结果中展现了创新性和可行性。2.提出的模型训练优化方法通过知识图谱系统的应用，为联邦学习中的模型训练问题提供了新的解决思路，具有一定的创新性。

作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 本文分享一篇将强化学习应用在知识图谱多跳推理任务的汇报ppt，简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文，介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱强化学习一、背景知识 1、知识图谱：知识图谱是异质图Heterogeneous Graph，图中含有多种关系类型，一组事实（head entity, relation, tail entity）就代表图中的一个三元组； 2、知识图谱推理：..

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