知识图谱英语
人教版_高一英语必修二_Unit4_单元知识图谱
burst into laughter 突然笑起来；大声笑了出来 do harm to 对……造成损害
1. as 引导的方式状语从句
It shows the importance of wildlife protection, but I'd like to help as the WWF suggests. 这体现了
The Present Progressive
Passive Voice 现在进行时的被动语态
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项目 核心单词 重点短语 经典句型 必备语法
Unit4 单元知识图谱 目标要求
protection n. 保护 decrease vi. &vt. 减少；（使）变小；或变少 loss n. 损失；遗失；丧失 reserve n. 保护区 hunt vt. &vi. 打猎；猎取；搜寻 distant adj. 远的；远处的 mercy n. 仁慈；宽恕；怜悯 contain vt. 包含；容纳
die out 灭亡；逐渐消失
protect… from 保护……不受……（危害）
in peace 和平地；和睦地；安详地
pay attention to 注意
in danger (of) 在危险中；垂危
come into being 形成；产生
in relief 如释重负；松了口气
according to appreciate vt. 感激；欣赏 succeed vt. 继承；vi. 成功 employ vt. 雇用；利用（时间、精力等） harm n. &vt. 伤害 bite vt. &vi. 咬；叮；刺痛 inspect vt. 检查；视察 fierce adj. 激烈的；猛烈的
知识图谱
PART 0什么是知识图谱
PART 0什么是中文知识图谱
• 本质介绍
– 知识图谱本质上是一种语义网络。其结点代表实体（entity）或者概 念（concept），边代表实体/概念之间的各种语义关系。
• 中文知识图谱
– 中文知识图谱（ Chinese Knowledge Graph），最早起源于Google Knowledge Graph 。中文知识图谱的直接推动力来自于一系列实际应 用，包括语义搜索、机器问出了其中文知识图谱。
多家网络媒体转载
PART V
知识图谱主要研究什么？
PART V 知识图谱主要研究什么？
• 知识图谱主要包含知识库构建，用户查询理解，数据检索 以及结果的可视化展现四个主要的过程。
• 知识库的构建：主要通过将网页中的各种异构的实体信息， 通过收集、解析、清理、归一化、合并等步骤建立起实体 以及实体属性的集合。
PART IV 中文知识图谱的应用
• 复旦GDM中文知识图谱 • 文本化展示 • 输入一个关键字后，搜索引擎能够准备的知道用户搜索的
关键字含义，并给出相关的知识说明 • 提供知识查询、问题查询、别名搜索、知识源合并等功能 • 图形化展示 • 为了更好的理解知识，采用了图形化引擎进行展示，更好
的表现了语义之间的关系 • 同时，将相关词进行聚类，分成若干类，按类展示，并为
知识图谱
知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。
这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。
什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。
它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。
虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。
如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。
页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。
再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。
从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。
我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。
知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）
1.通俗易懂解释知识图谱（KnowledgeGraph）1. 前⾔从⼀开始的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。
知识图谱（ Knowledge Graph）的概念由⾕歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。
⽬前，随着智能信息服务应⽤的不断发展，知识图谱已被⼴泛应⽤于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。
另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成⼀套Web语义知识库。
知识图谱以其强⼤的语义处理能⼒与开放互联能⼒，可为万维⽹上的知识互联奠定扎实的基础，使Web 3.0提出的“知识之⽹”愿景成为了可能。
2. 知识图谱定义知识图谱：是结构化的语义知识库，⽤于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。
知识图谱通过对错综复杂的⽂档的数据进⾏有效的加⼯、处理、整合，转化为简单、清晰的“实体,关系,实体”的三元组，最后聚合⼤量知识，从⽽实现知识的快速响应和推理。
知识图谱有⾃顶向下和⾃底向上两种构建⽅式。
所谓⾃顶向下构建是借助百科类⽹站等结构化数据源，从⾼质量数据中提取本体和模式信息，加⼊到知识库中；所谓⾃底向上构建，则是借助⼀定的技术⼿段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较⾼的新模式，经⼈⼯审核之后，加⼊到知识库中。
看⼀张简单的知识图谱：如图所⽰，你可以看到，如果两个节点之间存在关系，他们就会被⼀条⽆向边连接在⼀起，那么这个节点，我们就称为实体（Entity），它们之间的这条边，我们就称为关系（Relationship）。
高二英语选修六_Unit5_单元知识图谱
重点短语
in return 作为回报 need doing=need to be done 需要被做 take sb. by surprise 出乎某人意料 make one's way 前往 go for 喜欢；争取得到 shoot at 向……. 射击 be anxious for/about 为……担心/担忧
动词-ing 形式
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thunderstorm n. 雷暴 precious adj. 贵重的；珍贵的 novelist n. 小说家 fog n. 雾 document n. 文件；证件 rainbow n. 彩虹 uncomfortable adj. 不舒服的；不舒适的 balcony n. 阳台 unconscious adj. 失去知觉的；未察觉的 shoot（shot, shot）vt. 射中；射伤 shot n. 射击；枪炮声 tremble vi. 摇晃；摇动；颤抖 sweat n. 汗 vi. 出汗 anxious adj. 忧虑的；不安的 anxiety n. 担心；焦虑；渴望 panic（panicked, panicked）vi. & vt. 惊慌 n. 惊慌；恐慌 diverse adj. 多种多样的；不同的 bathe vi. 洗澡；游泳 arouse vt. 激发；唤醒 appreciation n. 欣赏；感激；感谢 guarantee vt. ere studying carefully to see how successful the experiment is. 科学家们在仔细研究为了看看实验是多么成功。 Among the rare animals are cranes, black bears, leopards and tigers. 珍稀动物有鹤、黑熊、豹子和老虎。 However, the attraction that arouses the greatest appreciation in the reserve is Tianchi or the Lake of Heaven. 然而，保护区里最具吸引力的景点则是天池。 It is said that this boy, who had a great gift for languages and persuasion, is the father of the Manchu people. 据说这个男孩就是满族人的祖先，他具有语言天赋和很强的说服力。
学会科学知识图谱，搞定文献soeasy!
学会科学知识图谱，搞定文献soeasy!做科研、搜文献，你必然要使用中国知网、Web of Sciece这样的数据库。
可是，在你收集、整理和呈现这些数据库文献献数据的时候，方法真的对，真的好吗？你可能OUT了！不得不提醒你，文献数据处理，你一定要试试科学知识图谱，一旦学会，效果amazing！知识图谱（Mapping Knowledge Domain），又称为科学知识图谱，指对大量科学文献新信息，借助于统计学、图论、计算机技术等手段，以可视化的方式来展示科学学科体系的内在结构、学科特点、研究前沿等信息的一种计量学方法。
你即便是自己可能没用过，但别人的相关应用分析，你肯定经常可见。
CiteSpace，正是科学知识图谱方法的一款非常有效的分析软件，它能眼着与分析科学分析中蕴含的潜在知识，通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，也可以知道哪些论文是优质的，哪些论文是具有开创性的……它的功能之强大，谁用谁知道。
对于很多老师同学来说，虽然知道它极其重要，很潮很实用，有助于写出高质量有新意的论文，但是又苦于无处可学，自己苦苦摸索，长期难得要领。
所以，要是有老师手把手演示教学，那就好了！中外学术情报考虑到大家的这一难处，特地邀请到了来自国外名校的Adison老师给大家讲解这种方法的具体操作。
Adison博士在科学知识图谱、扎根理论等方面深有钻研，授课简洁明了，一学就会，效果非常好。
现在，课程已经录制完成，并向大家开放邀请了！Adison博士所要讲解的重要内容包括但不限于以下方面：第一部分、CiteSpace之Web of Science数据库分析（一）Web of Science数据下载（二）Web of Science数据载入（三）共被引分析（四）聚类分析（五）关键词分析（六）时区图与突变（七）作者，国家，机构的分析。
第二部分、CiteSpace之知网数据库分析（一）知网数据下载（二）知网数据转换（三）中国知网数据关键词分析（四）关键词聚类时区图作者和机构方法的力量是强大的。
医学图谱和图像的中英文译名整理
医学图谱和图像的中英文译名整理在医学领域，图谱和图像等术语的准确译名对于学术交流和专业研究至关重要。
本文将针对医学图谱和图像的中英文译名进行整理和解释。
一、图谱的英文译名1. 图谱(tú pǔ)图谱是指将某一特定领域或知识体系以图形形式进行展示的结果。
学术上常用的图谱包括知识图谱、基因组图谱等。
在英文中，图谱可以翻译为"chart"、"map"或"diagram"等。
2. 知识图谱(zhī shí tú pǔ)知识图谱是指将人类知识以图形化的方式进行展示的一种工具。
它通过对知识的梳理和整理，将知识元素和其之间的关系进行可视化。
在英文中，知识图谱可以翻译为"knowledge graph"。
3. 基因组图谱(jī yīn zǔ tú pǔ)基因组图谱是指对某个物种的基因组进行测序和解读后，将其基因信息以图形化的方式展示的结果。
在英文中，基因组图谱可以翻译为"genome map"。
二、图像的英文译名1. 图像 (tú xiàng)图像是指由光线、电磁波等产生的在人眼或摄像机等器官中形成的视觉表现。
图像可以是实物的照片、绘画，也可以是数字形式的图片、视频等。
在英文中，图像可以翻译为"image"。
2. 医学影像(yī xué yǐng xiàng)医学影像是指应用医学成像技术所获得的关于人体内部结构、功能和病变的图像。
常见的医学影像包括X光片、CT扫描、MRI等。
在英文中，医学影像可以翻译为"medical imaging"或"medical image"。
3. 数字图像 (shù zì tú xiàng)数字图像是指以数字形式存储和表示的图像。
第七章 知识图谱
之间的关系（实体的命名、称谓、英文 名等）以及词汇之间的关系（同义关系、 反义关系、缩略词关系、上下位词关系 等）。例如，（“Plato”，中文名，柏 拉图）、（赵匡胤，庙号，宋太祖）、 （妻子，同义，老婆）。
（4）常识知识
常识是人类通过身体与世界交互而积累
的经验与知识，是人们在交流时无须言明就 能理解的知识。例如，我们都知道鸟有翅膀、 鸟能飞等；又如，如果X 是一个人，则X要么 是男人要么是女人。常识知识的获取是构建 知识图谱时的一大难点。
知识表示学习主要是面向知识图谱中的
实体和关系进行表示学习，使用建模方法将 实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然 后进行计算和推理。
知识是人类在认识和改造客观世界的过程 中总结出的客观事实、概念、定理和公理的 集合。知识具有不同的分类方式，例如，按 照知识的作用范围可分为常识性知识与领域 性知识。知识表示是将现实世界中存在的知 识转换成计算机可识别和处理的内容，是一 种描述知识的数据结构，用于对知识的描述 或约定。
实体抽取的方法主要有基于规则与词典的方法、 基于机器学习的方法以及面向开放域的抽取方法。
关系抽取
关系抽取的目标是抽取语料中命名实体的语义关 系。实体抽取技术会在原始的语料上标记一些命名 实体。为了形成知识结构，还需要从中抽取命名实 体间的关联信息，从而利用这些信息将离散的命名 实体连接起来，这就是关系抽取技术。
象看本质，准确地捕捉到用户的真实意图，并依此来进行搜索，从而更准确地向用户返回 最符合其需求的搜索结果。 （8）知识库问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提出的自然语言问题，抽取其 中的关键语义信息，然后在已有单个或多个知识库中通过检索、推理等手段获取答案并返 回给用户。
knowledge graph
knowledge graph
知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构。
它是一种图形数据库，用于存储和管理实体和实体之间的关系。
知识图谱可以用来构建更加智能的搜索引擎，提供更加丰富的搜索结果，并且可以更好地理解用户的查询。
知识图谱的基本构成元素是实体和实体之间的关系。
实体可以是人、地点、事件或其他实体，而实体之间的关系可以是“父子”、“朋友”或“同乡”等。
知识图谱可以用来表示实体之间的复杂关系，从而更好地理解用户的查询。
知识图谱的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域。
它可以帮助搜索引擎更好地理解用户的查询，提供更加丰富的搜索结果；可以帮助推荐系统更好地理解用户的兴趣，提供更加准确的推荐；可以帮助自然语言处理更好地理解语义，提供更加准确的结果；可以帮助机器学习更好地理解数据，提供更加准确的预测结果。
总之，知识图谱是一种用于表示实体和实体之间关系的数据结构，它可以用来构建更加智能的搜索引擎，提供更加丰富的搜索结果，并且可以更好地理解用户的查询。
它的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域，为用户提供更加准确的结果。
趋势分析之知识图谱
趋势分析之知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
知识图谱这一概念在2012年被Google正式提出，原始目的是为了提高搜索引擎的能力，提高搜索结果质量并提升用户的搜索体验。
2013年之后，随着智能信息服务和应用的不断发展，知识图谱开始在学术界和工业界普及，并在智能搜索、推荐系统等应用中发挥着重要作用。
下面我们将用Trend analysis分析知识图谱领域内的研究热点。
（点击链接即可进入Knowledge Graph Trend：https:///topic/trend?query=knowledge%20graph）下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题有conceptual graph、parallel algorithm、knowledge representation、graph theory、knowledge base等。
根据Trend analysis的分析结果我们可以发现，conceptual graph是当前的热门话题之一，20世纪90年代开始其研究热度始终保持在Top 1，论文发表数量也远超其他研究热点，之后话题热度虽然经历了一定的变化，但目前的话题热度也较高。
从Trend analysis我们还可以看到，知识表示也在该领域的热点话题之列。
知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。
知识表示学习则主要是面向知识图谱中的实体和关系进行表示学习。
使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然后进行计算和推理。
知识表示的代表模型有距离模型、单层神经网络模型、能量模型、双线性模型、张量神经网络模型、矩阵分解模型和翻译模型等。