给出一个知识图谱示例

本文目录一览

• ⒈行业知识图谱如何构建?
• ⒉强到离谱，用AI帮你生成知识图谱
• ⒊Proe/Creo产品设计-螺丝知识图谱大全
• ⒋知识图谱（一）

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⒈行业知识图谱如何构建?

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知识图谱的三个基本要素是：实体、属性和关系。 实体-关系-实体三元组；实体-属性-属性-值三元组。 目前的知识图谱分为两类。 一种是开放领域知识图谱，另一种是垂直领域知识图谱。 例如，Google为搜索引擎建立的知识图谱就是开放域的。 金融、电商等垂直领域的知识图谱。
首先是处理数据。 互联网上的数据基本上分为结构化、非结构化和半结构化。 结构数据一般是公司的业务数据。 这些数据存储在数据库中，从数据库中提取出来并进行简单的预处理后就可以使用。 半结构化数据和非结构化数据，例如产品描述或标题，可以是一段文本或图像，都是一些非结构化数据。 但它存储了一些信息，反映了知识图谱中的一些属性。 因此，需要将其提取出来，这是构建知识图谱时比费时费力的工作。
需要从数据中提取的实际上是前面提到的实体、属性和关系。 提取实体在NLP中称为实体识别。 这里的相关技术都比较成熟，从传统的手工字典规则方法到现在的机器学习方法，以及深度学习的一些运用。 例如，从一段文本中，我们提取比尔盖茨实体和微软实体，然后执行关系提取。 比尔·盖茨是微软的创始人，所以有这样一个对应关系。 还有属性提取，比如比尔盖茨的国籍是美国。 一旦完成这些提取，就会有一些相对稀疏的信息，所以从结构化信息中获得的东西和从第三方知识库中获得的信息将被用来融合它们，然后再添加它们。
还需要做的是实体的对齐和消歧。
关于实体对齐。 例如，比尔·盖茨（BillGates）这四个字是他的中文名，比尔·盖茨（BillGates）是他的英文名，但实际上他们指的是同一个人。 由于文本的差异，最初有两个实体。 这需要物理上的对齐和统一。
另一个是实体消歧。 例如，苹果是一种水果，但在某些情况下它可以指苹果公司。 这是一个实体歧义，我们需要根据上下文对其进行实体消歧。
完成上述步骤后，下一步就是提取尸体。 比如前面提到的微软和苹果，他们的实体就是公司。 可能不是直接从文字中摘录的，他们是公司。 所以你需要一种方法来提取它们。 然后创建本体库。 打个比方，如果一个公司是一个组织，那么它就有这个上下游的关系。 还需要计算同一水平的人之间的了解程度。 例如，在身体层面上，比尔·盖茨和史蒂夫·乔布斯就比较相似。 它们都属于人的实体。 他们与公司有很大不同，因此需要进行相似度计算。
完成前面的步骤后，您需要评估知识库的质量，这是不可避免的手动步骤。 完成质量评估后，最终形成知识图谱。 形成知识图谱后，有些关系可能无法直接得到，这时就需要进行知识推理，这样可以扩展知识图谱。 例如，猫是猫科动物的成员。 猫科动物是哺乳动物。 由此可以推断，猫是哺乳动物。 但这个推理不能随意推导出来。 比如比尔·盖茨是美国人比尔·盖茨创办的一家公司，但这个公司不一定是美国的。

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⒉强到离谱，用AI帮你生成知识图谱

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Al自动生成知识

第1步：创建一个新文本框

第2步：在文本框中输入任何内容

第3步：AI帮助解释标题

第四步：自动重建为三个副标题

第五步：选择要翻译的关键词，让AI继续解读

步骤6：自动生成相关内容

第7步：大功告成！可以无限扩展

示例1：主题是产品经理

示例2：主题是新媒体业务

示例3：主题是学习方法

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⒊Proe/Creo产品设计-螺丝知识图谱大全

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螺杆设计与应用全解析

螺杆是工业设计的基础，其术语和功能具有丰富的内涵。 首先我们深入了解一些基本概念：

螺纹类型及名称：螺丝、螺母、螺栓、螺钉、螺柱分别对应英文中的Screw、Nut、Bolt、Screwnail，ScrewColumn。 它们的区别在于用途和结构，例如螺栓用于连接而不是紧固，螺钉通常用于无预紧安装。

线程的作用

线程的核心功能是绑定和连接对象，以实现机器之间的可靠交互。 同时还用于传递扭矩和密封间隙，保证结构的稳定性和密封性。

线程发展简史

从古至今，线程经历了机器线程（如线程轮廓规则）、自自攻螺纹（没有诸如可以攻入孔的工具等演变）和自钻螺纹（攻丝时也具有钻孔功能）已经适应了不断进步的制造技术。

加工与设计

螺丝的加工方式多种多样，包括车削、锻造和冷镦，每种方法都注重精度和效率。
螺丝基本上由驱动系统、头部（如圆柱头、沉头、半沉头等）、齿形部分（如三角牙、三角牙、半沉头等）组成。 机械齿等）和关节部件，以满足不同的活动和需要。

螺纹规格及应用实例

例如GB/T5856.3-2002螺钉ST2.9~ST6.3是专门为攻丝设计的螺钉自攻和自攻钻适合特定安装场景的设计GB/T99-1986开槽圆头木螺钉是木工常用的标准件，有多种尺寸供选择。

在设计过程中，螺钉的选择和使用往往关系到产品的性能和耐用性。 通过了解这些基础知识，设计人员可以更准确地为各种产品应用选择合适的螺杆组件，确保它们高效可靠地工作。

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⒋知识图谱（一）

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知识图谱技术是人工智能的重要组成部分。 它研究人类知识的获取、表示、推理和应用。 知识图谱是谷歌于2012年5月17日正式提出的，其初衷是增强搜索引擎的能力，提高用户的搜索质量和体验。 目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域。 知识图代表人工智能认知层面的问题，而深度学习主要处理感知层面的问题。 未来的技术趋势是深度学习与知识图谱的结合，实现数据统计与知识驱动推广的结合。 人工智能的发展。
1.1知识图谱的定义
在官方维基百科条目中：知识图谱是Google用来改进其搜索引擎功能的知识库。 本质上，知识图谱是一种语义网络，它揭示了实体之间的关系，可以正式描述现实世界的事物及其关系。 目前的知识图谱已经被用来参考各大型知识库。
三元组是知识图的常见表示，即G=(E,R,S)，其中E={e1,e2,...,e|E|}是知识。
数据库中定义的实体包含|E|不同的实体；R={r,r,...,r}12|E|是知识库中定义的关系，其中包含|R|实体。 关系;S⊆E×R×E表示知识库中的三元组集合。 三元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2以及概念、属性、属性值等。 实体是知识图谱中最基本的元素，不同实体之间存在着不同的关系。 概念主要指对象的集合、类别、类型、事物的类型，如人物、地理等，属性主要指对象可以具有的属性、特征、特征和参数，如国籍、生日等。 .;属性值主要指对象值的指定属性，如中国、1988-09-08等。