知识图谱

认知语义学隐喻理论对人工智能自然语言处理中深层语义分析的赋能与挑战本文章旨在深入探讨认知语义学，特别是概念隐喻理论（Conceptual Metaphor Theory, CMT），对人工智能（AI）领域中自然语言处理（NLP）的深层语义分析，尤其是隐喻分析，所产生的深远影响和关键启示。报告首先阐述了认知语义学将隐喻视为核心认知机制而非单纯修辞手法的革命性观点。随后，报告梳理了当前人工智能，特别是基于深度学习的NLP模型在处理隐喻时的主流方法及其固有的“黑箱”局限性。核心部分详细论述了认知语义学理论如何从提供理论基石、指导模型设计、增强可解释性及开辟新应用路径（如隐喻生

腾讯开源Youtu-GraphRAGYoutu-GraphRAG：垂直统一的图增强复杂推理新范式重新定义图检索增强推理范式，以97%的Token成本节约和16.62%的精度提升实现帕累托改进*

认知语义学中的象似性对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示本报告旨在系统性地探讨认知语义学中的核心概念——象似性（Iconicity），对于当前人工智能（AI）自然语言处理（NLP）领域，特别是深层语义分析的潜在影响与未来启示。象似性，即语言形式与其指代意义之间的非任意性相似关系，已被证实对人类的语言习得、认知加工和概念构建具有重要促进作用。然而，截至2025年9月，综合研究发现，尽管象似性在认知语言学界得到了广泛而深入的研究，但其在主流人工智能NLP模型（如Transformer架构）中的直接应用和实证研究仍处于一个显著的空白阶段。现有的大型语言模型（LLM）

认知语义学对人工智能自然语言处理的深层语义分析：理论启示与实践路径随着人工智能（AI）技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为其核心驱动力之一。然而，尽管以大型语言模型（LLMs）为代表的现代NLP系统在处理语言任务上取得了前所未有的成功，它们在实现真正意义上的“深层语义理解”方面仍面临瓶颈，尤其是在处理歧义、隐喻、常识和语境推理等复杂语言现象时。认知语义学作为一门探索人类语言、思维与经验之间关系的学科，其核心理论为突破当前NLP的语义困境提供了深刻的理论启示和全新的实践路径。本报告旨在深入剖析认知语义学的核心原则，阐述其如何为AI的深层语义分析提供理论基础，并探讨

认知语义学对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示随着大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得显著进展，人工智能（AI）的语言能力达到了前所未有的高度。然而，当前模型在深层语义理解、常识推理和世界知识方面仍面临瓶颈，常被批评为缺乏真正的“理解”。本报告旨在深入探讨认知语言学的重要分支——认知语义学（Cognitive Semantics），如何为解决AI在深层语义分析（Deep Semantic Analysis）方面的核心挑战提供理论基础、深远影响和关键启示。报告将首先阐述深层语义分析的目标与当前技术的局限，然后系统介绍认知语义学的核心理

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。

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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