史上最全知识图谱建模实践(上):本体结构与语义解耦

可信AI进展 2024-01-26 15:08:15

本文中,我们将分基础篇、进阶篇,针对不同业务场景的建模需求,由浅及深讲解基于SPG的知识建模的方法和案例,并涉及术语的解释。

本文档所提出的建模方案,已经在OpenSPG做了对应的能力支持实现(或开发迭代中)。使用SPG,读者也可以按本文的方法论对自己的业务问题简化抽象,实施对领域知识的建模及对已有常识图谱的复用。

  • 如果你对知识图谱已有一定了解或实践,可跳过基础篇(基础篇的“属性语义标化”依然值得一读)。
  • 如果你的图谱,涉及对业务类目体系、常识概念(如“行政区划”)的应用,请仔细阅读进阶篇。

点击阅读:https://blog.csdn.net/m0_56647251/article/details/135853494

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本文详细介绍了AI医疗诊疗系统的设计方案,包括项目背景、目标、系统架构、技术方案、功能模块、数据流程、系统部署、安全与合规、运维支持等多个方面。系统采用微服务架构,包含前端层、网关层、业务服务层、AI服务层和数据层,核心模块包括AI诊断引擎、知识图谱模块和数据处理模块。技术方案涵盖了深度学习模型、自然语言处理模型、知识图谱等技术,开发技术栈包括Python、FastAPI、PyTorch等。系统功能涵盖患者端、医生端和管理端,数据流程包括诊断流程和模型训练流程。系统部署要求包括硬件和软件环境,安全与合规方面注重数据安全和合规要求。运维支持包括系统监控和运维管理,效益分析包括社会效益和经济效益。系统性能指标包括响应时间、并发处理和准确率指标。数据管理策略包括数据采集、存储和治理。系统集成方案包括外部系统集成和接口规范。用户体验设计注重界面设计原则和交互设计。培训与支持包括用户培训和运营支持。商业模式包括收费模式和市场策略。未来展望包括技术升级和功能扩展。开源本地AI模型实施方案包括模型选型、本地部署架构、模型训练与微调、系统整合、持续优化和安全与隐私。具体技术实现参考包括核心技术栈、开源AI模型推荐、开源项目参考、开发工具与环境和开发流程建议。

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