1.问答系统和对话系统-KBQA和对话系统综述
2.数据发布CCKS2022评测任务 “开放知识图谱问答” 数据已上线！知识
3.**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索
4.知识图谱在智能问答系统中的图谱应用？
5.知识图谱

问答系统和对话系统-KBQA和对话系统综述

       问答系统和对话系统是人工智能领域的两个重要分支，它们致力于通过智能化的问答方式处理用户提问和交互。问答系统主要依赖知识图谱（如基于ES和gAnswer的源码KBQA）和阅读理解技术（如VOA）来提供精准答案。开源平台如百度AnyQ、知识IBM QuestionAnsweringSystem和gAnswer展示了不同的图谱android导入源码实现方式。然而，问答这些系统并未进行全面测试，源码社区中还有其他开源平台如OpenEphyra和DeepQA可供研究。知识

       对话系统的图谱发展同样引人关注，关键技术包括管道式和端到端的问答对话系统开发，如AIMI Chatscript和DeepPavlov。源码开源平台如Rasa、知识Uber Plato、图谱Facebook ParlAlConvLab等为开发者提供了丰富的问答资源。百度的UNIT和腾讯的TBP等也在对话系统领域有所贡献，如科大讯飞的AIUI和Opendial。值得注意的是，微软的Watson Assistant和阿里云的小蜜对话机器人也展示了其核心算法的应用。

       综上，问答系统和对话系统在不断演进，新闻爬虫 源码通过知识图谱、深度学习和开源社区的推动，为用户提供更加智能和自然的交互体验。尽管如此，研究和实践仍在继续，探索更高效、人性化的对话解决方案。

数据发布CCKS评测任务 “开放知识图谱问答” 数据已上线！

       欢迎关注CCKS评测任务四：“开放知识图谱问答”

       已正式在biendata平台上线，获取训练与验证数据请访问：biendata.xyz/competitio...

       任务四聚焦于开放知识图谱问答，旨在解决大数据时代下，用户高效而准确地处理海量异质数据的需求。知识图谱作为智能时代中承载底层知识、支持上层应用的重要载体，其结构化特性要求构建结构化查询来获取知识，这为普通用户造成了一定不便。因此，自然语言问答（KBQA）作为解决这一问题的热门应用，近年来在学界和业界得到了广泛研究与应用。

       面对这一需求，官场游戏源码我们提出了在中文开放领域进行知识图谱问答的评测任务，旨在推动参赛者提出创新性系统，以处理特定与开放领域知识图谱，准确解答复杂多样的自然语言问题。本次评测不仅旨在激发研究者对KBQA的深入探索，也期望通过实践启发未来相关应用。

       参加者将有机会获得丰厚奖励，包括现金、奖牌与证书。具体奖励如下：

       第一名：元

       第二名：元

       第三名：元

       技术创新奖：元

       报名时间从4月6日开始，截至7月日，欢迎各位踊跃参与。

       训练与验证数据将在5月5日发布于biendata平台，期待与您一同探索知识图谱问答的无限可能。

**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

       文章标题：**知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索

       上篇文章介绍如何将爬取的豆瓣**和书籍数据转换为RDF类型数据，本篇将指导如何将万条RDF类型数据存储至知识图谱数据库中，并展示如何利用SPARQL进行知识检索。

       知识图谱数据库的选择至关重要，传统数据库如MySQL、MongoDB等不能满足需求，pandas源码安装因为它们无法体现知识间的层次关系或进行知识推理与检索。因此，选择特定的图数据库成为首选。目前，Neo4j和Apache Jena是最常用的图数据库。

       Apache Jena是用于构建语义网的开源Java框架，它提供TDB、Rule Reasoner、Fuseki等组件。TDB用于存储RDF类型数据，具备存储RDF、RDFS数据的功能。Fuseki作为SPARQL服务器，支持SPARQL语言进行检索。

       鉴于知识图谱问答需要定义多种推理规则，且对可视化要求不高，选择Apache Jena进行RDF数据存储。有兴趣探索图数据库的读者可尝试Neo4j，此外，北京大学自主研发的cad文件源码gStore也值得尝试。

       接下来，我们将介绍如何使用Apache Jena存储知识数据和检索方法。

       在存储知识数据之前，需要将已得到的RDF类型数据转换成TDB类型数据，这可以通过Apache Jena提供的工具完成。创建TDB文件夹后，下载Apache Jena并使用指定命令将RDF数据转换成TDB类型数据。

       配置Apache Fuseki以在网页端查看和检索数据。下载Apache Fuseki并运行相关命令，然后创建配置文件fuseki_conf.ttl，包含自定义推理规则。完成配置后，启动Apache Jena和Apache Fuseki服务，通过localhost:/网页访问。

       借助SPARQL查询语言，我们能够从Apache Jena数据库中检索知识答案。例如，查询“流浪地球的主演有哪些？”通过SPARQL查询语言，网页中即可展示答案，如吴京、赵今麦等。

       SPARQL查询语言还支持查询其他问题，如“流浪地球的上映时间”、“流浪地球的导演是谁”等。然而，将自然语言问句转换为SPARQL查询语句的难点问题尚待解决，下篇文章将对此进行详细分析。

       总结而言，本篇文章介绍了Apache Jena作为知识存储的优缺点，以及如何实现数据转换、配置Apache Fuseki和SPARQL查询。如何将自然语言问句转换为SPARQL查询语句是当前面临的挑战，未来文章将对此进行深入探讨。

知识图谱在智能问答系统中的应用？

       知识图谱在智能问答系统中的应用非常广泛，它能够显著提升问答系统的性能和用户体验：

       1. 语义理解与解析：

       • 知识图谱可以帮助智能问答系统更好地理解用户的查询意图，通过识别查询中的实体、属性以及它们之间的关系来解析问题。

       • 例如，当用户询问“北京的人口是多少？”时，系统可以通过知识图谱找到“北京”这个实体及其相关的属性“人口”。

       2.精确答案提取：

       • 知识图谱通常包含大量的实体和它们之间的关系，这使得系统可以直接从图谱中抽取精确的答案。

       • 例如，对于问题“谁是美国第一位总统？”系统可以从知识图谱中直接找到答案“乔治·华盛顿”。

       3.复杂问题推理：

       • 知识图谱可以用于进行逻辑推理，解决复杂的问题或需要多步推理的问题。

       • 例如，面对问题“谁是奥巴马的副总统？”，系统不仅可以找到“奥巴马”这个实体，还可以进一步查找与他相关的“副总统”关系，从而得出“乔·拜登”。

       4.上下文理解与扩展：

       • 知识图谱可以帮助系统理解问题的上下文，以及问题中提到的实体之间的关联。

       • 如果用户问“纽约的天气如何？”而知识图谱包含了地理位置信息，系统可以理解“纽约”是一个城市，并且可以进一步扩展查询以获取该城市的天气信息。

       5.模糊查询与纠错：

       • 当用户提供的查询信息不完整或有拼写错误时，知识图谱可以帮助系统进行纠错并提供正确的结果。

       • 例如，用户可能输入“迈克尔·杰克逊的出生地？”而不是完整的“迈克尔·杰克逊的出生地是哪里？”，系统仍然可以理解问题的意图并提供答案。

       6.知识补全与推荐：

       • 知识图谱可以用于填充用户可能遗漏的信息，并推荐相关或附加信息，提高用户体验。

       • 如果用户问“哈利波特的作者是谁？”系统除了回答“J.K.罗琳”之外，还可以推荐更多关于这位作者的信息，比如她其他的著作。

       7.跨领域查询：

       • 知识图谱通常覆盖多个领域，可以处理跨领域的查询，提供综合性的答案。

       • 例如，如果用户问“爱因斯坦获得了诺贝尔奖吗？”系统不仅要识别“爱因斯坦”这个科学家实体，还要找到关于诺贝尔奖的信息。

       8.多语言支持：

       • 现代的知识图谱支持多语言，能够帮助智能问答系统处理不同语言的查询。

       • 例如，用户可以用中文提问“柏林墙是什么时候倒塌的？”系统可以识别中文，并提供相应的答案。

       9.个性化推荐：

       • 通过了解用户的偏好和历史查询记录，知识图谱可以帮助智能问答系统提供个性化的答案或推荐。

       • 如果用户经常查询有关天文学的信息，系统可能会推荐更多相关的天文学知识。

       .持续学习与更新：

       • 知识图谱可以持续地更新和完善，保证智能问答系统能够及时获取最新的信息。

       • 例如，系统可以自动检测并纳入新的发现，比如最近被发现的科学事实或流行的文化现象。

       蓝凌aiKM全景解决方案基于双能（赋能+智能）模型理念，融合AI大模型、知识图谱、RAG等技术，涵盖“5大KM基础能力”“6大KM高阶能力”“1大AI增强能力”，面向战略、业务、管理、员工4个维度提供知识智能支撑、知识场景支撑及知识智能决策支撑。对于企业来说，蓝凌aiKM方案能够帮助研发、人力资源、营销、质量、客服等部门提供多样化、由浅入深的面向场景赋能的知识智能应用，实现知识采集、加工、存储、共享、应用等全过程智能化支撑，助力组织提升知识管理水平，促进提效降本，赋能业务高质量发展，增强综合竞争能力，激发新质生产力。

知识图谱

       å› ä¸ºå·¥ä½œä¸­å‚与了一个智能问答相关的项目，所以需要了解“知识图谱”的相关知识。作为一个非技术类的B端产品经理，刚涉足AI领域，有些陌生和不习惯。

       äºŽæ˜¯æˆ‘看了很多文献和技术科普，也咨询了身边都是AI的技术生，从中大致了解了“知识图谱”的一些原理，整理了以下文章。

       å¸Œæœ›æˆ‘的文章能帮助非技术产品经理，或者其他岗位的同学，更简单快捷的理解什么是“知识图谱”。

       åœ¨ä»‹ç»çŸ¥è¯†åœ°å›¾ä¹‹å‰ï¼Œå…ˆè¯´ä¸€ä¸‹çŸ¥è¯†åœ°å›¾åœ¨æ—¥å¸¸ç”Ÿæ´»ä¸­çš„使用。

       å†æ¯”如，在线医疗行业，患者想挂号却不知道挂哪个科室的时候，可以通过预诊助手获取科室信息。预诊助手基于专业医疗知识图谱，采用多种算法模型和多轮智能沟通了解患者病情，根据患者病情精准匹配就诊科室。

       ä»¥æ”¯ä»˜å®ä¸ºä¾‹ã€‚在支付场景下，利用知识图谱将票据诈骗、信用卡套现等行为扼杀在摇篮里。通过知识图谱的图谱数据库，针对不同的个体和群体进行关联分析，从人物在指定时间内的行为来判断用户，比如去过的地方的IP地址，使用过的MAC地址(包括手机、PC、WIFI等。)，社交网络的关联度分析，银行账户之间是否有历史交易信息。

       åœ¨æè¿°å®šä¹‰ä¹‹å‰ï¼Œæˆ‘们先来看看知识图谱 [E-R图]的表现形式：

       ä»Žä¸Šå›¾å¯ä»¥å‘现，无论E-R图变换成什么形状，外观如何不同，都是由多个点和线连接而成的关系网络。

       æˆ‘们称之为点[实体]和线[关系]，每个实体可能与一个或多个实体有关系。基于此，要形成最简单的关系网络，只需要三个要素：两个实体和一个关系。这种结构，我们称之为“三元组”，多个三元组形成一个知识图谱。

       (三倍)

       æ¯”如：“小方和小明是同事，两人都是因为工作需要买笔记本。小明觉得用苹果笔记本会更有说服力，于是下手了，而小方觉得联想笔记本更便宜，所以选择了联想。后来小方发现，同事安利过的软件sketch，只有苹果电脑才有。它比Axure更智能、更容易使用。”从这句话中，我们可以拆解出多个三元组：

       çŸ¥è¯†åœ°å›¾ä¸‰å…ƒç»„不仅可以表达实体间的关系以外，还能表示实体的某种属性。比如“小明”是实体，他的“性别、出生日期、籍贯”等可划为属性。

       äº‹ç‰©è¢«å®šä¹‰ä¸ºå®žä½“的“属性”，有两个基本原则：

       åŒæ—¶å€¼å¾—注意的是，根据实际情况，实体有时可以是属性，属性也可以是实体。

       ä¸‹å›¾æ˜¯ä¸€ä¸ªä¾‹å­ï¼šâ€œå‘˜å·¥â€æ˜¯ä¸€ä¸ªå®žä½“，“员工编号、姓名、年龄”是员工的属性。如果“职称”没有与“工资、岗位津贴、福利”挂钩，换句话说，它没有可以进一步描述的特征，那么根据准则1，它可以作为员工实体的一个属性。

       ä½†æ˜¯ï¼Œå¦‚果不同的职称有不同的工资、岗位津贴和不同的附加福利，那么把职称作为一个实体来对待就更合适了。

       è¯´äº†è¿™ä¹ˆå¤šï¼Œä½ åº”该能更好的理解【知识地图】的定义了：知识地图是一个结构化的语义知识库，用来以符号的形式描述物理世界中的概念及其关系。它的基本构成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关的属性-值对。实体通过关系相互连接，形成网络知识结构。

       äº†è§£çŸ¥è¯†åœ°å›¾çš„构建可以帮助我们更好地理解知识地图的使用原理。

       çŸ¥è¯†åœ°å›¾çš„构建过程可以概括为三种方式：

       ä¸ºäº†ä»‹ç»æ¯ä¸€æ­¥åŠå…¶æ„ä¹‰ï¼Œæˆ‘编制了下表：

       éžå•†ä¸šè½¬è½½è¯·æ³¨æ˜Žå‡ºå¤„。

       ä¸‹å›¾æ˜¯çŸ¥è¯†åœ°å›¾çš„技术框架，可以帮助你更好的理解知识地图构建的过程。虚线框中的部分是知识地图构建的过程，也是知识地图更新的过程。

       1）要构建知识图谱，需要怎样的数据呢？

       ç­”案是：结构化数据。

       ä¸€èˆ¬æ¥è¯´ï¼ŒçŸ¥è¯†åœ°å›¾çš„原始数据有三种类型：结构化数据、非结构化数据

       æ‰€è°“结构化数据，是指高度组织化、格式整齐的数据，是一种可以放入电子表格的数据类型。典型的结构化数据包括：信用卡号、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

       ç›¸æ¯”之下，非结构化数据是指不容易组织或格式化的数据。它没有预定义的数据模型，不方便使用数据库的二维逻辑表来表示数据。它可以是文本的或非文本的，人工的或机器生成的。

       ç®€å•æ¥è¯´ï¼Œéžç»“构化数据就是具有可变字段的数据，主要是一些文档、文档等。比如一些合同文件、文章、PDF文档等。

       è€ŒåŠç»“构化数据是非关系型的，具有基本的固定结构模式，如日志文件、XML文档、JSON文档等。

       å¯¹äºŽéžç»“构化数据和半结构化数据，我们需要确认可以从中提取哪些可用信息，并制定信息录入规则。借助NLP等技术，可以将有效信息生成结构化数据，进而纳入知识地图。

       2）图数据库及关系型数据库的差别

       çŸ¥è¯†åœ°å›¾æ˜¯åŸºäºŽå›¾æ•°æ®åº“存储数据的。所谓图数据库，不是指存储图片、图像的数据库，而是指存储图这种数据结构的数据库。之前我们说的E-R图，就是图数据的可视化展示。的

       ä¸Žä¼ ç»Ÿçš„关系数据库使用二维表存储数据不同，图数据库传统上被归类为NoSQ。

       L（Not Only SQL）数据库的一种，也就是说图数据库属于非关系型数据库。为了避免内容太过技术性，这里不会对图数据进行深入的介绍，只简单说下图数据库及关系型数据库的差别。

       å…³ç³»åž‹æ•°æ®åº“不擅长处理数据之间的关系，而图数据库在处理数据之间关系方面灵活且高性能。

       ä¼ ç»Ÿçš„关系型数据库在处理复杂关系的数据上表现很差，这是因为关系型数据库是通过外键的约束来实现多表之间的关系引用的。查询实体之间的关系需要JOIN操作，而JOIN操作通常非常耗时。

       è€Œå›¾æ•°æ®åº“的原始设计动机，就是更好地描述实体之间的关系。图数据库与关系型数据库最大的不同就是免索引邻接，图数据模型中的每个节点都会维护与它相邻的节点关系，这就意味着查询时间与图的整体规模无关，只与每个节点的邻点数量有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时也能保持良好的性能。

       å¦å¤–，图的结构决定了其易于扩展的特性。我们不必在模型设计之初就把所有的细节都考虑到，因为在后续增加新的节点、新的关系、新的属性甚至新的标签都很容易，也不会破坏已有的查询和使用功能。

       è€Œå…³ç³»åž‹æ•°æ®åº“，如果一开始就设计好数据字段并跑了一段时间数据，想再增加字段就会非常麻烦，需要开发人员或产品经理在开发初期就设想好未来可能会新增的字段，并提前加入到数据表中。

       neo4j-图数据库

       é€šä¿—易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

       å›¾æ•°æ®åº“是什么？

       é¢˜å›¾æ¥è‡ª Unsplash，基于CC0协议。

相关问答：PC端，是什么意思？

       PC端是和移动终端相对应的名词，就是指网络世界里可以连接到电脑主机的那个端口，是基于电脑的界面体系，它有别于移动端的手机界面体系。 其实PC的英文全称是：Personal Computer 翻译成中文的意思是：个人计算机或者个人电脑。PC是一个具有广泛含义的词语，也是电脑的统称。就目前而言个人电脑种类有很多，比如传统的台式电脑、DIY电脑、笔记本电脑、以及近年来开始流行的平板电脑、一体机电脑、超级本、掌上电脑、嵌入式计算机均属于PC的范畴。也就是说PC是一个广泛词，属于电脑的总称。