知识图谱关键技术
(完整版)领域应用知识图谱的技术和应用
领域应用 | 知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用 | 知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱 1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者 | 李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录： 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集 & 预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1. 概论
随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就“有可能”派的上用场。 2. 什么是知识图谱？ 知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。 那什么叫多关系图呢？学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。比如左下图表示一个经典的图结构，右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜色来标记。
机械制图识图基本知识1
机械制图基本知识 一.零件图的作用与内容 1.零件图的作用 任何机械都是由许多零件组成的，制造机器就必须先制造零件。零件图就是制造和检验零件的依据，它依据零件在机器中的位置和作用，对零件在外形、结构、尺寸、材料和技术要去等方面都提出了一定的要求。 2.零件图的内容 一张完整的零件图应该包括以下内容，如图1所示 图1 INT7 2”的零件图 （1）标题栏 位于图中的右下角，标题栏一般填写零件名称、 标题栏 技术要求
材料、数量、图样的比例，代号和图样的责任人签名和单位名称等。标题栏的方向与看图的方向应一致。 （2）一组图形用以表达零件的结构形状，可以采用视图、剖视、剖面、规定画法和简化画法等表达方法表达。 （3）必要的尺寸反映零件各部分结构的大小和相互位置关系，满足零件制造和检验的要求。 （4）技术要求给出零件的表面粗糙度、尺寸公差、形状和位置公差以及材料的热处理和表面处理等要求。 二、视图 基本视图:物体向６个基本投影面(物体在立方体的中心，投影到前后左右上下6个方向)投影所得的视图，他们是他们是:
前视图（主视图）、左视图、右视图、顶视图、底视图及后视 图。 三、全剖半剖 为了辅助了解物体内部结构及相关参数，有时候需要对物体进行剖切所得的视图分为全剖视图和半剖视图。 全剖视图：用剖切面完全的剖开物体所得到的剖视图称为全剖试图
半剖视图：当物体具有对称平面时，向垂直于对称平面的投影面上投影所得的图形，可以对中心线为界，一半画成剖视图，另一半画成视图，称为半剖视图。 四、尺寸及其标注
1、尺寸的定义：以特定单位表示线性尺寸值的数值 2、尺寸的分类： 1）基本尺寸通过它应用上、下偏差可计算出极限尺寸的尺寸。 2）实际尺寸通过测量获得的尺寸。 3）极限尺寸一个尺寸允许的两个极端，其中最大的一个称为最大极限尺寸；较小的一个称为最小极限尺寸。 4）尺寸偏差最大极限尺寸减其基本尺寸的所得的代数差称为上偏差；最小极限尺寸减其基本尺寸所得代数差称为下偏差。上下偏差统称为极限偏差，偏差可正可负。 5）尺寸公差简称公差最大极限尺寸减去最小极限尺寸之差，它是允许尺寸的变动量。尺寸公差永为正值 ；其中Φ20为基本尺寸，0.81为公差。0.5为上偏差，-0.31例如：Φ200.5 -0.31 为下偏差。20.5和19.69分别为最大最小极限尺寸。 6）零线 在极限与配合图中，表示基本尺寸的一条直线，以其为基准确定偏差和公差。 7)标准公差 极限与配合制中，所规定的任一公差。国家标准中规定，对于一定的基本尺寸，其标准公差共有20个公差等级。 公差分为CT 、IT、JT 3个系列标准。CT系列为铸造公差标准，IT是ISO 国际尺寸公差，JT为中国机械部尺寸公差
6个方面分析知识图谱的价值和应用
6个方面分析知识图谱的价值和应用 知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力和理解能力。构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，理解这个世界。一、知识图谱无处不在说到人工智能技术，人们首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等，各行各业都在研发底层技术和寻求AI场景，却忽视了当下最时髦也很重要的AI技术：知识图谱。当我们进行搜索时，搜索结果右侧的联想，来自于知识图谱技术的应用。我们几乎每天都会接收到各种各样的推荐信息，从新闻、购物到吃饭、娱乐。个性化推荐作为一种信息过滤的重要手段，可以依据我们的习惯和爱好推荐合适的服务，也来自于知识图谱技术的应用。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、银行……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。二、知识图谱与人工智能的关系知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模。通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，对机器来说就是图谱。形成知识图谱的过程本质是在建立认知、理解世界、理解应用的行业或者说领域。每个人都有自己的知识面，或者说知识结构，本质就是不同的知识图谱。正是因为有获取和形成知识的能力，人类才可以不断进步。知识图谱对于
人工智能的重要价值在于，知识是人工智能的基石。机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类更强，比如：狗的嗅觉。而“认知语言是人区别于其他动物的能力，同时，知识也使人不断地进步，不断地凝练、传承知识，是推动人不断进步的重要基础。”知识对于人工智能的价值就在于，让机器具备认知能力。而构建知识图谱这个过程的本质，就是让机器形成认知能力，去理解这个世界。 三、图数据库知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、Orient DB、Titan、Flock DB、Allegro Graph等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。四、知识图谱的价值知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种
人工智能的核心技术【精选】整理版
人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向
知识图谱构建方法研究
基于多数据源的知识图谱构建方法研究 摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）[1]作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构[2]。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱[3]；金贵阳等[4]利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐[5]在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等[6]构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等[7]提出了一种端到端基于中文百科数据的中文知识图谱自动化构建方案，并开发面向用户的中文知识图谱系统。 现有的行业领域知识图谱通常采用手工构建方式，缺乏统一的构建方法，且这类知识库目标是特定行业领域，因此，其描述范围极为有限。针对这些问题，提出了将不同领域知识库进行融合成一个知识图谱，旨在构建语义一致、结构一致的多数据融合知识图谱，实现对不同领域内的知识进行查询和展示，从而提高了数据查询效率。 本文提出一个多数据源融合的知识图谱构建流程，并对关键技术进行研究，包括数据源的获取、领域本体库的构建、全局本体库的构建、实体对齐、实体链接以及应用平台的搭建。文中利用某地区的医院医
机械识图入门
机械识图入门 看看机械制图和机械工人识图两书 我不知道你以前学过机械制图没有，如果没有，我建议你最好去书店买本机械制图的书，仔细学习，上面也有好图纸，书上也会教你怎么看，系统的学习，在结合你生产中用的图纸，用心学习，很快你就能掌握的。我是中国机械加工网（https://www.360docs.net/doc/045009208.html,)的站长很高兴为你解答。 下面是机械制图要学习的一些基本知识。 一、了解机械制图的地位和任务 机械制图是机械类设计人员必须掌握的专业知识中一门实践性较强的技术基础知识，图示方法的掌握、制图标准的应用、绘图技能的提高、制图和读图能力的培养以及空间想象能力的增强，都是通过制图习题和作业要求来实现的。多做练习是学好机械制图的关键，因此要积极独立多做各种练习。不断提高机械制图的投影能力、表达能力、绘图能力、读图能力和计算机绘制能力。 二、学好机械制图的要求和目的 1．加深巩固基本内容； 2．通过练习和实践完成绘图基本技能的训练。 3．用正确的方法完成练习，巩固和提高所学的知识，在日常学习中抽查自己掌握知识的情况； 4．通过大量正确的练习实践来提高绘图技能，养成良好的习惯，有意识地进行基础素质训练。 三、重点内容及其基本要求 第一、制图的基本知识和技能 1．基本要求：通过实训掌握国家标准关于机械制图的基本规定（图幅、比例、字体、图线、尺寸标注）、能正确使用绘图工具和仪器、掌握常用的几何作图方法与平面图形画法，会分析和标注平面图形的尺寸。做到作图准确、图线分明、字体工整、符合国标。 2．内容： 1）图线练习：在A3图纸上抄画线型图。 2）尺寸标注、字体练习、几何作图练习。 3）几何作图大作业：A3图纸上画平面图形 第二、投影的基本知识： 1．基本要求：通过实训了解投影的基本知识和分类，掌握几何元素投影的基本特征和三视图的投影规律以及三视图的画法。培养绘图读图能力，具备初步的空间概念。 2．内容： 1）由轴测图绘三视图线练习。 2）根据已知条件完成物体的三视图练习。 3）根据三视图做模型。（课外完成）
机械识图基础知识考试试题及答案
机械识图基础知识考试试题 姓名：得分： 一、填空题 （共50分，每空1分） 1、机械制图的图纸幅面有A0、A1、A 2、A 3、A4五种格式。5 2、图纸中图框格式的标题栏一般位于图纸的右下角。1 3、根据投射中心到投影面的距离，投影分为中心投影法和平行投影法；平行投影根据投射线与投影面是否垂直的位置关系又分为正投影和斜投影。5 4、由立体图找出对应的三视图。6 5、对照立体图，将对应的左视图和俯视图图号填入表中。8 6、视图为机件向投影面投影所得的图形，主要用来表达机件的外部结构形状，视图分为：基本视图、向视图、局部视图和斜视图四种。 4 5 1 2 4 6 3 7 6 12 9 8 4 5 11
7、常见的螺纹牙型有三角形、梯形、锯齿形和方形等多种。4 8、将机件的部分结构，用大于原图形所采用的比例画出的图形，称为局部放大图。1 9、断面图可分为移出断面和重合断面两种。2 10、用剖切面局部地剖开机件所得的剖视图称为局部剖视图。1 11、气化CO2压缩机分为垂直剖分式和水平剖分式，其型号分别为2MCL527和2BCL305，其中前者为7级压缩，后者为5级压缩。6 12、压缩机的密封中，叶轮口环处的密封为（口圈密封（口环密封）），两级之间的密封为（级间密封），平衡盘的密封为（平衡盘密封），轴端两侧的密封为（轴端密封），密封的作用是防止气体在（级间倒流）及（向外泄漏）。6 13、组合体尺寸的基本要求是正确、完整、清晰、合理。2 二、不定项选择题（共10分每题1分） 1、图样中的尺寸大小均以（ D ）为单位，在尺寸数字后面不必写出单位名称。 A、km B、dm C、cm D、mm 2、尺寸线、尺寸界线用( B )绘制。 A、粗实线 B、细实线 C、点划线 D、虚线 3、国家标准规定了各种尺寸的标注方法，直径尺寸的标注必须在尺寸数字前加注直径符号（ C ）。 A、D B、d C、Ф D、L 4、投影面体系中，正立在观察者正前方的投影面称为（ C ）。 A、水平投影面 B、侧立投影面 C、正立投影面 5、由右图中的已知尺寸和其锥度可知X应为（ C ）。 A、10 B、8 C、Ф 10 D、Ф 8 6、已知右图中的尺寸，若要标出它的斜度，则X应写成 （ B )。 A、∠1：4 B、 1：4 C、∠ 1:2 D、 1：2 7、右图中的直线AB是（ B ）。
领域知识图谱的技术与应用
领域应用知识图谱的技术与应用 本文转载自公众号：贪心科技。 领域应用I知识图谱的技术与应用 李文哲开放知识图谱1周前 本文转载自公众号：贪心科技。 作者I李文哲，人工智能、知识图谱领域专家 导读：从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。对于读者，我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录: 1.概论 2.什么是知识图谱 3.知识图谱的表示 4.知识抽取 5.知识图谱的存储 6.金融知识图谱的搭建 1.定义具体的业务问题 2.数据收集&预处理 3.知识图谱的设计 4.把数据存入知识图谱 5.上层应用的开发 7.知识图谱在其他行业中的应用 8.实践上的几点建议 9.结语 1.概论 随着移动互联网的发展，万物互联成为了可能，这种互联所产生的数据也在爆发式地增长，而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上，在移动互联网时代则除了个体，这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一
项任务中，只要有关系分析的需求，知识图谱就有可能”派的上用场。
2. 什么是知识图谱? 知识图谱是由Google 公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以 对知识图谱给一个这样的定义： 知识图谱本质上是语义网络（Sema ntic Network ）的 知识库”但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实 可以简单地把知识 图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph 那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph ）。图是由节点 （Vertex ）和边（Edge ）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反， 多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边 。比如左下图表示一个经典的图结构, 右边的图则表示多关系图，因为图里包含了多种类型的节点和边。这些类型由不同的颜 色来标记。 在知识图谱 里， 我们通常用 实体（Entity ） ”来表达图里的节点、用 关系（Relation ）”来表达图里的 边”实体指的是现实世界中的事物比如人、地名、概念、药物、公司等 ，关系则用来 表达不同实体之间的某种联系， 比如人-居住在”北京、张三和李四是 朋友”逻辑回归 是深度学习的先导知识”等等。 现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里，我们既 可以有 人”的实体，也可以包含 公司”实体。人和人之间的关系可以是 朋友”，也可以是 同 事”关系。人和公司之间的关系可以是 现任职”或者曾任职”的关系。类似的，一个风控 知识图谱可以包含 电话”公司”的实体，电话和电话之间的关系可以是 通话”关系，而 且每个公司它也会有固定的电话。 3. 知识图谱的表示 知识图谱应用的前提是已经构建好了知识图谱 ，也可以把它认为是一个知识库。这也是 为什么它可以用来回答一些搜索相关问题的原因，比如在 Google 搜索引擎里输入“ Who is the wife of Bill Gates?，我们直接可以得到答案-“Melinda Gates 。这是因为我们在系 ）。 包含一种类型的节点和边 包含多种类型的节点和边 （不同＜^状扣師色代憑不岡评奥断节点和边） 节点 节点 边 边 节点 节点 边
知识图谱概述与应用
导读：知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里
输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的畴，在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的 (Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用，这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实（Fact） - “三是四的父亲”。这里的实体是三和四，关系是“父亲”（is_father_of）。当然，三和四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系（暂时不考虑）。当我们把也作为节点加入到
知识图谱构建方法研究
知识图谱构建方法研究 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
基于多数据源的知识图谱构建方法研究摘要：针对多数据源的融合应用，构建了基于多数据源的知识图谱。首先，对不同领域内的数据源构建相应本体库，并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库，然后，利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合，最后，搭建知识图谱应用平台，提供查询和统计等操作。在实体对齐方面，利用传统的基于相似性传播实体对齐方法，获得良好的实体对齐效果；在实体链接方面，提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法，实验结果表明，在预测准确率上取得较好的结果。 0 引言 在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系；其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 随着谷歌知识图谱的发布，知识图谱的构建与应用研究引起了学术界和工业界的广泛关注。在国内，知识图谱的构建与研究已经起步，相应取得许多重要的研究成果。如：搜狗的知立方、百度知心；复旦大学GDM实验室设计了一种面向图书阅读领域的中文知识图谱；金贵阳等利用知识图谱和语义网技术，提出构建企业知识图谱的方法，并应用于钢铁企业信息集成，提高了企业信息查询的效率；胡芳槐在博士论文中研究了基于多数据源的中文知识图谱构建方法，涉及到本体层构建、实体层的学习等，同时构建行业领域知识图谱的应用平台；王巍巍等构建了双语影视知识图谱，包括影视本体库的构建、实体的链接、实体匹配等，并搭建了应用平台与开放数据访问接口；鄂世嘉等
2015版机械制图识图基本知识
2015版机械制图基本知识 一.零件图的作用及内容 1.零件图的作用 任何机械都是由许多零件组成的，制造机器就必须先制造零件。零件图就是制造和检验零件的依据，它依据零件在机器中的位置和作用，对零件在外形、结构、尺寸、材料和技术要去等方面都提出了一定的要求。 2.零件图的内容 一张完整的零件图应该包括以下内容，如图1所示 图1 INT7 2”的零件图 （1）标题栏 位于图中的右下角，标题栏一般填写零件名称、材料、数量、图样的比例，代号和图样的责任人签名和单位名称等。标题栏的方向及看图的方向应 标题栏 技术要求
一致。 （2）一组图形用以表达零件的结构形状，可以采用视图、剖视、剖面、规定画法和简化画法等表达方法表达。 （3）必要的尺寸反映零件各部分结构的大小和相互位置关系，满足零件制造和检验的要求。 （4）技术要求给出零件的表面粗糙度、尺寸公差、形状和位置公差以及材料的热处理和表面处理等要求。 二、视图 基本视图:物体向６个基本投影面(物体在立方体的中心，投影到前后左右上下6个方向)投影所得的视图，他们是他们是: 前视图（主视图）、左视图、右视图、顶视图、底视图及后视图。
三、全剖半剖 为了辅助了解物体内部结构及相关参数，有时候需要对物体进行剖切所得的视图分为全剖视图和半剖视图。 全剖视图：用剖切面完全的剖开物体所得到的剖视图称为全剖试图 半剖视图：当物体具有对称平面时，向垂直于对称平面的投影面上投影所得的图形，可以对中心线为界，一半画成剖视图，另一半画成视图，称为半剖视图。
四、尺寸及其标注 1、尺寸的定义：以特定单位表示线性尺寸值的数值 2、尺寸的分类： 1）基本尺寸通过它应用上、下偏差可计算出极限尺寸的尺寸。 2）实际尺寸通过测量获得的尺寸。 3）极限尺寸一个尺寸允许的两个极端，其中最大的一个称为最大极限尺寸；较小的一个称为最小极限尺寸。 4）尺寸偏差最大极限尺寸减其基本尺寸的所得的代数差称为上偏差；最小极限尺寸减其基本尺寸所得代数差称为下偏差。上下偏差统称为极限偏差，偏差可正可负。 5）尺寸公差简称公差最大极限尺寸减去最小极限尺寸之差，它是允许尺寸的变动量。尺寸公差永为正值 ；其中Φ20为基本尺寸，0.81为公差。0.5为上偏差，-0.31例如：Φ200.5 -0.31 为下偏差。20.5和19.69分别为最大最小极限尺寸。 6）零线 在极限及配合图中，表示基本尺寸的一条直线，以其为基准确定偏差和公差。 7)标准公差 极限及配合制中，所规定的任一公差。国家标准中规定，对于一定的基本尺寸，其标准公差共有20个公差等级。
人工智能-知识图谱机器大脑中的知识库
知识图谱技术原理介绍 ?莫扎特 ?2016-01-09 17:31:55 ?大数据技术 ?评论(0) ? 作者：王昊奋 近两年来，随着Linking Open Data[1] 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web)。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识图谱：知识图谱的表示和在搜索中的展现形式，知识图谱的构建和知识图谱在搜索中的应用等，从而让大家有机会了解其内部的技术实现和各种挑战。 知识图谱的表示和在搜索中的展现形式
正如Google的辛格博士在介绍知识图谱时提到的：“The world is not made of strings , but is made of things.”，知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念。其中，每个实体或概念用一个全局唯一确定的ID来标识，称为它们的标识符(identifier)。每个属性-值对(attribute-value pair，又称AVP)用来刻画实体的内在特性，而关系(relation)用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)[3] 来表示。知识图谱率先由Google提出，以提高其搜索的质量。 为了更好地理解知识图谱，我们先来看一下其在搜索中的展现形式，即知识卡片(又称Knowledge Card)。知识卡片旨在为用户提供更多与搜索内容相关的信息。更具体地说，知识卡片为用户查询中所包含的实体或返回的答案提供详细的结构化摘要。从某种意义来说，它是特定于查询(query specific)的知识图谱。例如，当在搜索引擎中输入“姚明”作为关键词时，我们发现搜索结果页面的右侧原先用于置放广告的地方被知识卡片所取代。广告被移至左上角，而广告下面则显示的是传统的搜索结果，即匹配关键词的文档列表。这个布局上的微调也预示着各大搜索引擎在提高用户体验和直接返回答案方面的决心。 【三大搜索引擎关于姚明的知识卡片(略)】 虽说三大搜索引擎在知识卡片的排版和内容展现上略有不同，但是它们都列出了姚明的身高、体重、民族等属性信息。此外，它们均包含“用户还搜索了”或“其他人还搜”的功能来展现相关的人物。该功能允许用户去浏览其他与姚明相关的人物的详细信息。细心的读者也发现Google在其知识卡片中也展示了很多与姚明相关的图片，以图文并茂的方式来展示姚明的方方面面。百度则结合了百度风云榜的信息，列出了姚明的类别(体坛人物)及其百度指数(今日排名和今日搜索热度等信息)。在搜索结果页面的左上角(在图中未给出)，百度还展示了其特有的专题搜索，包含了与姚明相关的百科、图片、微博、新闻、音乐、贴吧和视频等七大类的结果，基本涵盖了用户最基本的需求。搜狗在列出与姚明相关的百科、图片，电影和最新相关消息等专题的同时，其知识卡片额外显示了诸如“主持电视节目”、“效力篮球队”、“人物关系”等各种细粒度的语义关系。当遇到含有歧义的用户查询时，知识卡片还会列出其他可能的查询目标对象。在上面的例子中，搜狗还列出了一项“您是否要找”的功能，列出一位也叫姚明的一级作曲家。该功能用于去歧义，在显示最相关实体的同时也给出其他可能的对象，达到去歧义的作用。当搜索“李娜”或“长城”时，Google和百度也在其知识卡片下方展现了类似的功能。除了给出著名网球运动员李娜和万里长城之外，它们还列出歌手李娜和长城汽车供用户选择和浏览。更值得一提的是，当在搜狗知立方中输入“姚明的老婆的女儿的身高”如此复杂的查询时，其会直接返回其女儿的姓名(姚沁蕾)以及其身高(110cm)，并给出推理说明“叶莉的女儿是姚沁蕾”。如此详实的说明不仅为返回的答案提供了很好的解释，从另一个侧面也展示了知识图谱的强大，其不仅能识别出运动员姚明，也能抽取出关系“老婆”和“女儿”和属性“身高”等信息。当我
07领域目标知识图谱系统
领域目标知识图谱系统 1.简介 领域目标知识图谱既可以理解为一种技术，也可以是一种成果。知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术。随着近年来的不断发展，知识图谱应用于人工智能的多种场景，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。人工智能可以划分为感知智能（主要对图片、视频、语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等）。知识图谱是认知智能领域中主要的技术之一。 知识图谱图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。通用知识图谱强调的是广度，数据不一且多来自于互联网，很难形成完整的全局性的针对本体层的统一管理。在越来越多的垂直领域中，知识图谱也被广泛应用，已经成为基础数据服务，为上层智能应用提供数据支撑。 领域目标知识图谱针对企业或者政府机构现存数据可用性差，无法自动提取有价值知识或者资源的问题，提供一种通过数据智能清洗、智能融合、数据可视化等技术将数据转化为知识或者资源的方式。在知识图谱构建技术中，领域内知识表示建模、实体识别与实体链接、关系事件抽取、隐形关系发现为领域目标知识图谱研究的方向。
2.提供功能 1.基础数据管理及数据采集 一方面通过分布式爬虫技术爬取互联网公开数据源，包括新闻、微信公众号、微博、移动客户端、贴吧、论坛等公开数据源信息，存储到数据仓库中。另一方面也可以使用业务方直接提供的数据接口。 2.数据整理与数据清洗 将采集的数据进行标准化的清洗，可以根据智能比对完成数据的查漏补缺。也可以人工清洗采集数据。最终将清洗后的数据按照统一标准格式存储到泛目标库当中。 3.数据融合 数据融合分为智能自动融合和手动融合。智能自动融合是对同一目标的多条记录进行属性合并和信息合并，使多条杂乱的数据融合成一条相对完整的融合目标，并对目标与目标之间建立关联。手动融合是将相似度较高但机器无法百分百判定是同一目标的记录，采取人工稽核的方式进行手动融合。 4.专题图谱构建 根据用户实际需求可针对某一行业或某一领域的积累的大量数据，通过清洗和融合后梳理成为相对完成的知识网络专题图谱，并以数据可视化的手段进行展示，提供用户方便快捷的获取该领域的知识。 3.系统特点 （1）系统灵活、易扩展 开发了一套灵活性高、扩展性强的数据转化及导入工具。可在短时间内，根据用户现有数据的格式、特点开发转换插件，支持各类结构化、非结构化、文件等格式的数据导入。
机械制图识图基本知识
机械制图识图基本知识 一.零件图的作用与内容 1.零件图的作用 任何机械都是由许多零件组成的， 制造机器就必须先制造零件 零件图就是制造和检验零件的依据，它依据零件在机器中的位置和作用，对零件在 外形、结构、尺寸、材料和技术要去等方面都提出了一定的要求。 2.零件图的内容 一张完整的零件图应该包括以下内容，如图 1 所示 图 1 箱盖的零件图 （ 1）标题栏 位于图中的右下角，标题栏一般填写零件名称、材料、数量、图 样的比例，代号和图样的责任人签名和单位名称等。标题栏的方向与看图的方向应 一致。 2）一组图形 用以表达零件的结构形状，可以采用视图、剖视、剖面、规定 画法和简化画法等表达方法表达。 标题栏 技术要求
（3）必要的尺寸反映零件各部分结构的大小和相互位置关系，满足零件制 造和检验的要求。 （4）技术要求给出零件的表面粗糙度、尺寸公差、形状和位置公差以及材料的热处理和表面处理等要求。 二.零件图中的技术要求 1.公差与配合公差反映的是零件的精度要求，配合反映的是零件之间相互结合的松紧关 系。 （1）尺寸公差 2）基本尺寸通过它应用上、下偏差可计算出极限尺寸的尺寸。 3）实际尺寸通过测量获得的尺寸。 4）极限尺寸一个尺寸允许的两个极端，其中最大的一个称为最大极限尺寸；较小的一个称为最小极限尺寸。 5）尺寸偏差最大极限尺寸减其基本尺寸的所得的代数差称为上偏差；最小极限尺寸减其基本尺寸所得代数差称为下偏差。上下偏差统称为极限偏差，偏差可正可负。 6）尺寸公差简称公差最大极限尺寸减去最小极限尺寸之差，它是允许尺寸的变动
量。尺寸公差永为正值 例如：Φ20 -00.5.3 1；其中Φ20 为基本尺寸，0.81 为公差。0.5 为上偏差，-0.31 为下偏差。20.5 和19.69 分别为最大最小极限尺寸。 7）零线在极限与配合图中，表示基本尺寸的一条直线，以其为基准确定偏差和公差。 8）标准公差极限与配合制中，所规定的任一公差。国家标准中规定，对于一定的基本尺寸，其标准公差共有20 个公差等级。 公差分为CT 、IT、JT 3 个系列标准。CT 系列为铸造公差标准，IT 是ISO 国际尺寸公差，JT 为中国机械部尺寸公差 不同产品不同的公差等级。等级越高，生产技术要求越高，成本越高。例如砂型铸造公差等级一般在CT8-CT10 ，我们公司为精密铸造件，一般用国际标准CT6-CT9 。 9）基本偏差在极限与配合制中，确定公差带相对零线位置的那个极限偏差，一般为靠近零线的那个偏差，如图3 所示。国家标准中规定基本偏差代号用拉丁字母表示，大写字母表示孔，小写字母表示轴，对孔和轴的每一个基本尺寸段规定了28 个基本偏差。
基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/045009208.html, 基于知识图谱的国内学习分析研究热点及趋势分析 作者：马卉王晓春张功云 来源：《中国教育技术装备》2016年第18期 摘要学习分析，作为一个新兴的交叉研究领域，受到国内外教育研究者的广泛关注，成为当前教育技术领域的研究热点。为探究国内学习分析技术的研究热点和发展趋势，基于科学知识图谱的基本理论与方法，利用可视化网络分析软件CiteSpace对中国期刊全文数据库中收录的144篇国内学习分析文献样本的关键词进行分析。 关键词学习分析；知识图谱；可视化分析；CiteSpace；关键词分析 中图分类号：G652 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2016）18-0001-04 Abstract Learning analytics， as a new intersectant research field， has attracted wide attention among educational researchers and is becoming a current research focus in educational technology field. To explore the research hotspots and the development trend on Lear- ning Analytics in China， based on the basic theory and method of mapping knowledge domain， analyze keywords from 144 pieces sample literatures within Chinese Journal Full-Text Database（CJFD） with a visibility network analysis software， CiteSpace. Key words learning analytics； mapping knowledge domain； visual analysis； CiteSpace；keywords analysis 1 引言 随着教育大数据的迅猛增长，学习分析（Learning Analytics）[1]作为一种新兴的交叉技术，通过深度挖掘、分析学习者学习行为和学习过程数据背后所隐藏的含义，得出有效的结论来指导和干预教学、优化学习和学习环境，更好地为教育决策和学生学习提供服务[2]。由于 学习分析技术的这种实际应用价值，使其受到国内外教育研究者的广泛关注，成为教育信息化领域研究的热点问题之一。 2010年，加拿大阿塞巴斯卡大学G.Siemens教授[3]在博客中宣布将于2011年2月举办第一届学习分析国际会议并解释何为学习分析，由此拉开学习分析技术领域形成的序幕。2011年，美国新媒体联盟公布的地平线报告[4]把学习分析技术列为未来4～5年被广泛应用的技术。2012年，Educational Technology & Society[5]出版了10篇关于学习与知识分析的系列专题
知识图谱概述及应用
导读：知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融，知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录： 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱？ 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱这个概念最早由Google提出，主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候，搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月，家庭情况等等。 另外，对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“，Google能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。
中文知识图谱构建的关键技术
Intelligent Search Engine and Recommender Systems based on Knowledge Graph 阳德青 复旦大学知识工场实验室 yangdeqing@https://www.360docs.net/doc/045009208.html, 2017-07-13
Background ?Knowledge Graph exhibits its excellent performance through the intelligent applications built on it ?As typical AI systems,Search engine and recommender system are very popular and promising in the era of large data ?Many previous literatures and systems have proved KG’s merits on such AI’s applications
KG-based Search Engine
?The keyword of high click frequency are ranked higher ?The pages containing the keywords of more weights are ranked higher ?The pages having more important in-links are ranked higher ?1st:category-based ?Yahoo,hao123 ?2nd:IR-based ?Keyword-based,vector space,Boolean model ?3rd:link-based ?PageRank (Google) However,how to handle it if users want to search something new or the ones of long tail? result in