一、知識圖譜是什么？

知識圖譜是一種圖模型，可以將各個實體的信息聯系在一起，形成一個整體。

知識圖譜會應用各種不同技術，不僅限于NLP，還包括圖像，推薦系統等，構建一整個關系網絡。

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知識圖譜在醫療領域的作用

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?二、知識圖譜的數據怎么處理？

1.數據怎么獲取，怎么整理？

數據獲取的幾種方式。數據集獲取，用戶收集，互聯網爬蟲。?

信息抽取整理。互聯網的實體之間，存在信息聯系，需要自然語言處理將這些信息抽取出來加以整理。

為了提取有價值的信息，需要進行命名實體識別的NLP任務，以獲取人名、地名、數值、專有名詞。如醫學文本信息中，需要通過標注文本，訓練自然語言理解模型，從而將文本數據變為結構化數據。

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?三、Embedding

在金融領域如何進行Embedding

在圖像領域如何進行Embedding

graph embedding不光在NLP領域使用，在圖像中也可以有意義，例如圖模型。

圖模型：如對行人提取個關鍵點，通過embedding提取出不同部位的特征向量之后，圖模型是通過知識圖譜的信息連接的方式，將不同部位的特征聯系在一起，重新做特征融合。

?圖匹配：兩個人的不同部位如果一對一的方式進行匹配，可能由于遮擋導致某個部位匹配不準，但是可以通過與它關系緊密的點進行替代，一對多的方式進行Graph Matching。

四、知識圖譜怎么設計

?1.業務為主，算法很多是通用的。

2.數據庫使用，neo4j是最好的。

?3.知識圖譜的組成。

?4.知識融合

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的知识图谱学习--网易云唐宇迪老师课程记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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