知识图谱

新手入门：KBQA核心评估指标（ACC/Hit@1/F1）全解析大家好！刚接触KBQA（知识图谱问答）的小伙伴可能会问：“模型跑出来的ACC、Hit@1、F1到底是什么意思？怎么判断哪个指标更适合我的任务？” 其实这些指标本质是“衡量模型回答质量的尺子”，但不同尺子的侧重点完全不同。今天就用最通俗的语言，从“定义→计算→实例”一步步带大家搞懂，新手也能轻松入门！

AI赋能训诂学：解码古籍智能新纪元本报告旨在深度探讨中国传统语言学核心学科——训诂学，与现代人工智能（AI），特别是自然语言处理（NLP）技术相结合的学术价值、技术潜力与实现路径。训诂学以其“形音义互求”和“因文定义”等核心方法论，为解决当前AI在深层语义理解、文化内涵解码和语境动态适配等方面的瓶颈提供了独特的理论框架和数据支持。报告分析了这种结合如何重塑训诂学的现代学术地位，并详细阐述了构建基于训诂学知识的AI专家系统或模型的具体方案。通过整合现有研究和对实际应用案例的分析，报告指出了当前技术实现的进展与挑战，并展望了这一跨学科融合领域

超越模仿，探寻智能的本源：从人类认知机制到下一代自然语言处理摘要近年来，以大语言模型（LLM）为代表的自然语言处理（NLP）技术，在模仿人类语言方面取得了令人瞩目的成就。然而，这种表象的成功也引发了对其核心能力的深刻反思：机器是真的“理解”了语言，还是在进行一场规模宏大的“模仿游戏”？本报告基于郑捷先生与钟义信院士的核心观点，深入探讨了从模仿走向理解的技术路径。报告系统性地剖析了人类语言处理的感知与认知双重机制，将其映射到具体的NLP技术应用中，并展望了未来融合认知科学的研究前沿。我们认为，真正的机器智能并非源于对结果的模仿，而在于对生成结果的内在机制的模拟。未

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论文精读（五）：面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述笔者链接：扑克中的黑桃A专栏链接：论文精读本文关键词：知识图谱; 表示学习; 链接预测; 多元关系; 超关系

Leiden社区发现算法的学习和示例Leiden是基于Louvain方法改进的社区检测算法，用于复杂网络分析，识别网络中紧密连接的社区，pip安装包leidenalg。

qKnow 知识平台【开源版】发布 1.0.0 版本，全面落地知识管理与智能抽取能力2025 年 8 月 18 日，qKnow 知识平台正式发布首个稳定版本 qKnow 1.0.0。作为一款以知识图谱为核心的开源企业级知识平台，本次发布标志着知识管理与智能抽取能力的全面落地，为企业知识智能化管理与 AI 融合应用提供了坚实支撑。

结合prompt分析NodeRAG的build过程之前介绍了NodeRAG的节点类型和安装过程。linux环境conda安装NodeRAG示例-CSDN博客

自然语言处理深层语义分析中公理化体系的可行性、挑战与前沿进展随着自然语言处理（NLP）技术向更深层次的语义理解迈进，以Transformer架构为核心的连接主义模型（如BERT、GPT系列）虽在众多任务中取得了卓越成就但其“黑箱”特性、逻辑一致性缺失以及对海量数据的依赖等固有缺陷日益凸显。为了增强模型的逻辑推理能力、可解释性和可靠性，学界和业界正重新审视符号主义方法的价值。本报告旨在深入探讨将公理化体系（Axiomatic Systems）引入深层语义分析的理论可行性、关键技术、面临的挑战及截至2025年的发展现状。研究发现，公理化体系并非要取代深度学习模型，

系统科学：结构、功能与层级探析本文旨在系统性地梳理和辨析系统科学中的核心概念——结构、功能与层级。文章首先追溯系统思想的理论源流，确立其作为一种超越还原论的整体性研究范式。在此基础上，深度剖析系统结构的内在构成（组分、框架、动态性）、系统层级的组织形态（层面、嵌套、涌现）以及系统功能的外部界定（与环境的交互）。本文提出一个整合性的“组分-框架-层级-功能-环境”五维分析框架，并探讨其在复杂系统分析中的方法论意义与可视化策略。进一步地，本文将系统科学的理论透镜应用于人工智能（AI）领域，探讨大语言模型（LLM）、自然语言处理（NLP）和

生成知识图谱与技能树的工具指南：PlantUML、Mermaid 和 D3.js本文详细介绍了生成知识图谱、技能树和桑基图的工具，包括 PlantUML、Mermaid 和 D3.js，以及它们的概念、原理和使用方法。文档为前端开发提供了示例知识图谱、技能树和桑基图，并为新手提供了在线编辑器和 VS Code 的操作步骤，便于学习和复盘。目标是帮助用户快速上手这些工具，构建结构化的可视化图表，适用于前端开发等领域的知识整理和技能规划。

GraphRAG 知识图谱核心升级：集成 langextract 与 Gemini ----实现高精度实体与关系抽取自 graphrag-Chinese-llm 项目启动以来，其核心目标始终是利用大语言模型（LLM）从中文非结构化文本中自动化构建高质量的知识图谱。

Geocodify 的 APIWorldwide Geocoding, Geoparsing and Maps API - GeocodifyGeocodify is a free, simple-to-use, enterprise-grade worldwide geocoding, geoparsing and maps api that allows you to build location aware applications.https://geocodify.com/?utm_source=chatgpt.com

飞机火车巴雷特

【DeepResearch调研】基于知识图谱与数据合成的大语言模型幻觉缓解研究前沿【声明：本博客由Google Gemini 2.5 Flash结合DeepResearch生成(2025-08-23)】

语义普遍性与形式化：构建深层语义理解的统一框架语言是人类认知与交流的核心载体。跨语言交流中可观察到的深层语义互通性，提示了人类概念系统中可能存在的普遍认知基础。这引出了一个关键的理论与实践问题：是否存在一套统一的、形式化的语义理论框架，能够刻画并解释语言中的普遍语义现象？若能构建此类框架，其对自然语言处理（NLP）领域的深层语义理解与推理能力，具有显著的潜在推动作用。自然语言处理的目标是实现人机之间的有效通信，使计算机能够理解自然语言的意义，并以自然语言文本来表达意图与思想。然而，当前主流的NLP技术，无论是基于统计学习还是深度学习，在处理深层语义时

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UNIKGQA论文笔记知识图上的多跳问题回答（KGQA）的目的是在大规模知识图谱（KG）上找到自然语言问题中提到的主题实体，然后进行多跳推理得到答案实体。

跟着珅聪学java

Apache OpenNLP简介Apache OpenNLP 是一个基于机器学习的自然语言处理工具包，支持多种 NLP 任务，如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。它是 Java 开发的库，适合处理文本数据的开发需求。

2- Python 网络爬虫 — 如何精准提取网页数据？XPath、Beautiful Soup、pyquery 与 parsel 实战指南在网络爬虫与数据采集场景中，网页数据解析是核心步骤之一。当我们通过请求工具（如requests、aiohttp）获取到网页的 HTML/XML 源码后，需要从中精准提取目标数据（如文本、链接、属性等）。

以任务为中心的智能推荐系统架构设计：原理、实现与挑战分析在复杂业务流程场景下，传统基于全局状态驱动的智能推荐系统存在状态空间爆炸、规则维护困难、模型训练难等问题。本文提出一种“以任务为中心”的架构设计思路，聚焦任务节点及其局部上下文，结合规则引擎和语义匹配技术，打造灵活、高效、易维护的智能任务推荐系统。文章深入探讨架构设计理念、关键模块实现和面临的技术挑战，并给出应对方案，旨在为复杂业务流程下的智能推荐系统建设提供参考。

LLM开发——基于Graph RAG知识图谱检索增强生成随着世界变得越来越数据驱动，对准确高效搜索技术的需求从未如此之高。传统搜索引擎虽然功能强大，但往往难以满足用户复杂而细致的需求，特别是在处理长尾查询或专业领域时。这就是Graph RAG（检索增强生成）作为改变游戏规则的解决方案出现的地方，它利用知识图谱和大型语言模型（LLM）的力量来提供智能的、上下文感知的搜索结果。

测试者家园

知识图谱在测试用例设计中的应用随着软件系统复杂性的不断增加，传统的测试用例设计方法已经难以满足现代软件测试的需求。知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具，为测试用例设计提供了新的思路和方法。本文探讨了知识图谱在测试用例设计中的应用，包括基本概念、核心算法实现以及实际应用案例。