知识图谱梳理

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我国学前教育研究热点知识图谱

1、人工智能：人工智能技术的应用为特殊教育带来了新的发展机遇。例如，智能辅助教学系统的研发和应用，可以帮助特殊学生更好地学习和适应学校生活。
2、互联网+：互联网+时代的到来，使得线上教育成为特殊教育的重要手段。网络课程、远程教育和虚拟现实等技术，为特殊学生提供了更加灵活和便捷的学习方式。
3、教育公平：特殊教育的发展也促进了教育公平的实现。各国政府逐渐加大对特殊教育的投入，推动特殊学生与普通学生的融合教育，提高特殊学生的综合素质和教育质量。
三、相关研究
近年来，我国学前教育研究取得了长足进步，研究者们在早期教育政策、幼儿园课程与教学改革、幼儿教师队伍建设等方面取得了一系列重要成果。同时，随着信息化和大数据技术的发展，学前教育研究的方法和手段也不断创新。
1、早期教育政策研究在早期教育政策研究方面，研究者们通过对国内外早期教育政策的比较分析，提出了制定适合我国国情的早期教育政策的关键要素和方法。此外，针对政策实施中存在的问题，研究者们也提出了相应的改进策略和建议。
从相关研究中可以看出，我国学前教育研究在早期教育政策、幼儿园课程与教学改革和幼儿教师队伍建设等方面已取得了显著进展。然而，在家庭、社区与学前教育融合方面，研究还相对较少，需要加强这一领域的研究力度，以推动家庭、社区与学前教育更紧密地融合。
此外，随着信息化和大数据技术的快速发展，学前教育研究的方法和手段也需要不断更新和拓展。未来，可以利用大数据技术对学前教育现象进行深入挖掘和分析，以便更好地指导实践工作；同时，也可以借助人工智能等新技术来改进幼儿园教育和家
理和监管，提高教师的工作积极性和职业满意度等问题进行了深入探讨。
4、家庭、社区与学前教育融合研究在家庭、社区与学前教育融合方面，研究者们强调学前教育机构、家庭和社区之间的合作。通过对国内外相关研究成果的梳理和分析，提出了促进家庭、社区与学前教育融合的关键要素和方法。同时，研究者们还就如

知识图谱(星图)

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文档目录产品简介产品概述应用场景产品简介产品概述最近更新时间：2019-07-22 14:24:43简介腾讯知识图谱数据库（Tencent Knowledge Graph Database，即 TKGD），是集图数据库和图计算引擎为一体化的平台。

在社交网络、金融业和物联网等领域中，不同实体通过各种不同的关系相关联，组成复杂的关系图数据，这些数据原生性的支持以图的形式表现，形成大量的图数据。

知识图谱数据库平台支持对万亿关联关系图数据的快速检索、查找和浏览，并深度挖掘隐藏在关联关系中的知识。

知识图谱数据库提供一站式全域行业数据融合，高效治理异构异质数据，对图谱关联查询及视图进行归一化处理。

知识图谱数据库支持与用户的业务模型对接，通过图挖掘算法、机器学习模型和规则集引擎对具体领域知识快速建模。

知识图谱数据库基于腾讯海量社交场景下的黑产识别能力，在泛安全领域中提供关联解决方案，增强企业业务，催新商业模式。

知识图谱数据库研发过程中产生的国内国际专利达20余项、国际领先学术论文达数10篇，主要覆盖在：准实时响应可达性查询、最短路径查询和距离查询。

利用查询优化技术高速处理大图中子图匹配。

图分析算法如聚类、社区发现、PageRank 等批量迭代式处理。

人工智能之知识图谱

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

知识图谱构建与应用的方法与经验总结

知识图谱构建与应用的方法与经验总结随着大数据和人工智能等技术的迅猛发展，知识图谱作为一种有效的知识表示和获取方式，逐渐成为各行各业的研究热点。

知识图谱的构建与应用具有广泛的应用前景，可以帮助我们更好地组织、管理和利用知识。

本文将对知识图谱构建与应用的方法和经验进行总结和探讨。

一、知识图谱构建的方法与技术知识图谱的构建过程主要包括三个关键步骤：信息抽取、知识组织与表示、知识关联与推理。

对于不同领域的知识图谱构建，可以采用不同的方法和技术。

下面将介绍几种常见的知识图谱构建方法。

1.信息抽取信息抽取是知识图谱构建的第一步，其目的是从大量的文本和数据中抽取出结构化的信息。

常用的信息抽取技术包括命名实体识别（NER）、关系抽取、事件抽取等。

这些技术可以帮助实现对实体、属性和关系的自动识别和提取。

2.知识组织与表示知识组织与表示是知识图谱构建的核心环节，其目的是将抽取得到的信息进行合理的组织和表示，形成有语义丰富的知识图谱。

常用的知识组织与表示技术包括本体建模、概念分类、属性定义等。

本体建模可以帮助构建高度可扩展的知识图谱，概念分类可以帮助实现知识的层次化组织，属性定义可以帮助描述实体和关系的属性特征。

3.知识关联与推理知识关联与推理是知识图谱构建的最后一步，其目的是通过对知识图谱中的实体和关系进行关联和推理，从而构建知识之间的桥梁和逻辑关系。

常用的知识关联与推理技术包括实体关联、关系推理、逻辑推理等。

实体关联可以帮助发现实体之间的共现关系，关系推理可以帮助发现隐含的关系，逻辑推理可以帮助实现知识的推理和推断。

二、知识图谱应用的方法与经验知识图谱的应用领域非常广泛，包括搜索引擎、智能问答、智能推荐、信息推送等。

下面将介绍几种常见的知识图谱应用方法和经验。

1.搜索引擎知识图谱可以通过提供丰富的实体、属性和关系信息来改进传统搜索引擎的用户体验。

例如，在搜索结果页面显示相关实体信息和属性信息，提供更多的上下文信息和相关推荐。

知识图谱构建技术研究

知识图谱构建技术研究一、知识图谱概述知识图谱是指语义关系网络构成的知识库，其中包含了各种实体及它们之间的关系。

它是一种用于描述和共享人类知识的图形化数据库，可以为人类提供更为准确、全面、智能化的信息服务。

知识图谱的核心理念是建立一种可访问、可重用和可组合的知识体系，实现知识与信息资源的智能化管理和开放共享。

知识图谱可以支持各种信息应用场景，包括智能搜索、问答系统、智能推荐、数据分析等。

二、知识图谱的构建技术知识图谱的构建涉及到多种技术和方法，主要包括以下几个方面：1.实体识别实体识别是指在文本中自动识别出具有特定含义的实体，例如人名、地名、机构名、日期等。

实体识别是知识图谱构建的基础，它可以帮助我们将不同的实体与真实世界中的事物相对应。

实体识别的方法包括规则匹配法、机器学习法、深度学习法等。

其中，深度学习法在实体识别领域取得了很大的进展，如神经网络模型和卷积神经网络模型等。

2.关系抽取关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系。

例如，从一篇新闻报道中抽取出"XX公司与YY公司合作"这个关系。

关系抽取是构建知识图谱的重要环节，它构建了知识图谱中实体之间的语义结构。

关系抽取的方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。

其中，深度学习方法在关系抽取领域效果最好，如基于卷积神经网络和循环神经网络的模型等。

3.知识表示知识表示是将知识以统一的形式进行表示和存储的过程。

为了实现知识图谱的构建，需要统一处理和表示来自不同数据源的数据，例如结构化、半结构化和非结构化数据等。

知识表示的方法包括本体论、语义网、图和子图嵌入等。

其中，本体论在知识表示领域占据重要地位，它定义了一个共享的语义模型，使得不同的应用程序之间可以进行知识交互。

4.知识融合知识融合是指将来自不同数据源的信息进行合并，消除冲突和噪声，生成一个一致的和完整的知识图谱。

知识图谱需要包含大量的信息，而这些信息来自不同的数据源。

【知识管理】知识图谱——组织知识资源的可视化表示以及如何创建知识图谱(指导说明)

【知识管理】知识图谱——组织知识资源的可视化表示以及如何创建知识图谱（指导说明）一、什么是知识图谱？知识图谱是一种视觉辅助工具，它显示了在一个团体或组织中哪里可以找到知识，以及如何找到最专业的人。

该地图通过将知识源与附加信息节点链接在一起，用来全面了解想法、过程或熟练程度，显示谁或哪些资源拥有相应知识以及在哪里可以找到所需的信息。

以特定主题为焦点，资源通过链接节点展开，在主题和权威之间建立联系。

每个先前的节点都可以通过识别链接中的关键信息持有者来扩展。

同时，它也称为知识清单，这些链接的资源使公司更容易在专业领域进行协作，并提高他们对当前主题、程序或技能的理解。

知识图谱同时也作为代表思想及其资源的可视化数据库。

二、知识图谱的类型知识图谱不同于简单地收集信息。

当我们将知识视为信息的实际应用时，我们可以看到知识图谱将如何帮助我们交流如何应用该信息。

通常，知识图谱可以按以下三种方式之一进行分类：1、过程性知识图谱高效的公司对他们所做的一切都有明确的流程或程序。

流程知识图谱可以在整个组织内有效地记录和交流这些程序。

考虑在新员工入职流程中共享了多少信息。

对于新员工来说，了解公司的基本运营流程是一项艰巨的任务，这对他们来说至关重要。

流程图帮助公司简化知识转移过程，让新员工尽快参与并提高工作效率。

即使对于经验丰富的员工，流程知识图谱也可以提供宝贵的运营资产。

以风险报告为例。

虽然你组织中的每个员工都可能处理报告威胁、违规或质量问题，但事实是这些事件可能不会经常发生。

流程知识图谱为报告程序提供了书面参考，以便每个事件都得到类似的处理。

2、概念知识图谱概念知识图扩展了想法或主题。

这些思维导图具有中心思想或主题以及相关问题、关注点或想法的分支。

概念知识图谱允许你通过创建子主题来查看多个问题与第一个问题的关系。

企业每天都面临复杂的问题解决和创造性的头脑风暴。

弄清楚如何应对供应链中断或解决常见的客户投诉需要花很多心思。

将想法或想法写在纸上的可视化工具可以成为宝贵的协作资源，帮助团队在更短的时间内做出更明智的决策。

现代教育技术应用第七章第五节知识图谱的教育应用教学PPT课件

智能化提供
学生学习需求
学习资源
学科知识图谱具有知识间关系联结的结构特点，能够将相对零散的知识按照内在逻辑进行聚合，从而较好地实现教学资源的个性化推送。
知识图谱教学应用模式应ຫໍສະໝຸດ 模式二基于学科知识图谱的学习路径规划
学习路径是指学习者在学习策略的指导下，从初始状态到完成学习目标，所经历的学习路线。
学科知识图谱
总结
1 了解了知识图谱的概念及其与人工智能技术的关系 2 理解了知识图谱的教学应用模式 3 熟悉了知识图谱的相关教学应用案例
知识图谱能为人工智能技术支持下的教育教学提供知识的有效衔接和学科知识体系的框架，为实现精准化教学、个性化学习等提供了前所未有的支持。
感谢您的聆听！
强调了知识图谱的重要性
知识图谱与人工智能的关系
计算智能
感知智能
知识关系的建构逻辑规则的统计分析
认知智能
底层支撑
知识图谱
通用智能
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
知识图谱与人工智能的关系知识图谱
知识关系的建构逻辑规则的统计分析
机器
推理
知识
概念
深层的、隐含的关系
实现认知智能的“推理”能力
知识图谱与人工智能的关系
03
知识图谱教学应用案例
知识图谱教学应用案例
知识图谱
实体识别关系抽取情感分析
知识图谱教学应用案例
应用案例知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴
知识图谱教学应用案例
应用案例知识图谱中学科知识动态补全应用案例
归纳出可靠的规则：钢琴家的乐器是钢琴归纳演绎出新知识：李斯特乐器钢琴

知识图谱构建方法和应用指南

知识图谱构建方法和应用指南知识图谱是一种基于语义关联的知识表示方法，它可以将信息与概念之间的关联关系以图形化的方式展示出来，为人们建立自动化智能系统提供了有力的支持。

本文将介绍知识图谱的构建方法和应用指南。

一、知识图谱构建方法1. 数据收集与清洗在构建知识图谱之前，首先需要收集相关领域的数据，并进行数据清洗。

数据来源可以包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如各类数据库、网页、文本文档等。

数据清洗的过程包括去重、去噪、格式转换等，确保构建的知识图谱数据质量高。

2. 实体识别与属性抽取接下来，需要对数据进行实体识别和属性抽取。

实体识别是指从文本中识别出具体的事物，如人物、地点、组织等。

属性抽取是指从文本或其他数据中提取出与实体相关的属性信息，如人物的姓名、年龄、职业等。

这一步骤可以采用自然语言处理技术，如命名实体识别、关系抽取等。

3. 关系抽取与链接知识图谱的核心是实体之间的关联关系，因此需要进行关系抽取和链接。

关系抽取是指从文本或其他数据中提取出实体之间的关联信息，如人物之间的亲属关系、地点之间的空间关系等。

关系链接是指将不同数据源中的实体进行关联，从而构建起完整的知识图谱。

4. 知识表示与存储构建完成的知识图谱需要进行知识表示和存储。

知识表示是指将知识以适合机器处理的方式进行表示，如采用图形结构、语义网络等形式。

知识存储是指将知识图谱存储在数据库或其他存储介质中，以供后续的查询和应用使用。

二、知识图谱的应用指南1. 智能问答系统知识图谱可以为智能问答系统提供基础知识库，使其能够从知识图谱中获取准确、全面的信息，为用户提供精准的答案。

通过对知识图谱的查询和推理，智能问答系统可以实现更高效、更智能的问答功能。

2. 信息检索与推荐知识图谱能够为信息检索和推荐系统提供语义关联的支持，帮助用户快速找到所需信息。

通过将搜索关键词与知识图谱中的实体和关系进行匹配，可以提高检索结果的准确性和相关性。

同时，基于知识图谱的推荐系统可以根据用户的兴趣和上下文信息，为其推荐个性化的内容。

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KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
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Supervised relation extraction
• Sentence-level labels of relation mentions
• "Apple CEO Steve Jobs said.." => (SteveJobs, CEO, Apple) • "Steve Jobs said that Apple will.." => NIL
• Traditional relation extraction datasets
• ACE 2004 • MUC-7 • Biomedical datasets (e.g BioNLP clallenges)
• Entity classification • Group/expert detection • Ontology alignment • Object ranking
• Embedding models
KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
A sampler of research problems
• Growth: knowledge graphs are incomplete! • Link prediction: add relations • Ontology matching: connect graphs • Knowledge extraction: extract new entities and relations from web/text
•
Learn classifiers from +/- examples
•
Typical features: context words + POS, dependency path between
entities, named entity tags, token/parse-path/entity distance
知识图谱需要的技术
知识图谱架早期知识图谱架构• 知识图谱一般架构:[来源自百科]• 早期知识图谱架构
架构讨论数据检索
规范化处理
结果导读
预处理
可视化数据
构建关系矩阵网络
图谱参数调整
知识抽取
• 实体概念抽取 • 实体概念映射 • 关系抽取 • 质量评估
•
Intelligence: can AI emerge from knowledge graphs?
• Automatic reasoning and planning
• Generalization and abstraction
KDD 2014 Tutorial on Constructing and Mining Web-scale Knowledge Graphs, New York, August 24, 2014
• Extracting semantic relations between sets of [grounded] entities
• Numerous variants:
• Undefined vs pre-determined set of relations • Binary vs n-ary relations, facet discovery • Extracting temporal information • Supervision: {fully, un, semi, distant}-supervision • Cues used: only lexical vs full linguistic features
80
Relation Extraction
? playFor
Kobe Bryant
LA Lakers
“Kobe Bryant, “Kobe
“Kobe Bryant
the franchise player of once again saved man of the match for
the Lakers” his team” Los Angeles”
• Validation: knowledge graphs are not always correct! • Entity resolution: merge duplicate entities, split wrongly merged ones
• Error detection: remove false assertions
•
Interface: how to make it easier to access knowledge?
• Semantic parsing: interpret the meaning of queries
• Question answering: compute answers using the knowledge graph
2. Entity resolution
Hale Waihona Puke • Single entity methods • Relational methods
3. Link prediction
• Rule-based methods • Probabilistic models • Factorization methods
Not in this tutorial:
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关系抽取
定义: 常见手段:
语义模式匹配[频繁模式抽取,基于密度聚类,基于语义相似性] 层次主题模型[弱监督]
Methods and techniques
1. Relation extraction:
• Supervised models • Semi-supervised models • Distant supervision