知识图谱的关键技术和应用
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本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。以下是公开课文本版整理finish的用法
大家晚上好！我是达观数据的桂洪冠，负责达观的搜索技术团队。非常高兴今天晚上能给大家做一个分享，分享的主题是“知识图谱的关键技术和应用”。
mogii达观数据是一家专注于文本智能处理的人工智能技术企业，我们为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎、个性化推荐的文本智能处理技术服务。
言归正传，进入今天的演讲环节。今天的演讲主题是“知识图谱关键技术与应用”，分成几个环节：
详细的英文一、知识图谱的相关概述；中文翻译成韩语
二、知识图谱的基本概念；
三、知识图谱行业方面的应用和场景介绍，着重讲一下知识图谱构建的相关技术；
四、达观在知识图谱构建方面的经验、心得和相关案例。
最后是与大家的Q">▌一、知识图谱的概述
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我们先直观的来看一下什么是知识图谱，下面有一张图，从这张图里可以看到，这个图里圆圈是节点，节点之间有一些带箭头的边来连成，这个节点实际上相当于知识图谱里的实体或者概念，边连线表示实体之间的关系。
学雷锋演讲稿micky什么意思知识图谱本质上是一种大型的语义网络，它旨在描述客观世界的概念实体事件以及及其之间的关系。以实体概念为节点，以关系为边，提供一种从关系的视角来看世界。
实现的反义词
语义网络已经不是什么新鲜事，早在上个世纪就已经出现了，但为什么重新又提到知识图谱？
知识图谱本质上是一种语义网络，但是它最主要的特点是一个非常大规模的语义网络，之
前的语义网络受限于我们处理的方法，更多是依赖于专家的经验规则去构建，在规模方面受限于特定领域的数据。大规模网络，谷歌在2012年首先提出知识图谱的概念，在freeba的基础上扩展了大量来自互联网的实体数据和关系数据。据说目前实体的数据已经达到数十亿级，有达到千亿级的实例关系，规模是非常巨大的。
