知识图谱

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。

分布内侧内嗅皮层的层Ⅱ或层Ⅲ的网格细胞（grid cells）对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示网格细胞（Grid Cells）作为大脑内侧内嗅皮层（MEC）层Ⅱ和层Ⅲ的核心空间编码神经元，其独特的六边形放电模式和路径整合机制为自然语言处理（NLP）的深层语义分析提供了突破性的神经科学启示。以下结合其神经机制，分述对NLP的积极影响与技术实现方向：

广泛分布于内侧内嗅皮层全层的速度细胞（speed cells）对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示速度细胞（Speed Cells）作为内侧内嗅皮层（MEC）的核心神经元，通过编码运动速度信息与网格细胞协同实现动态路径整合。这一神经机制为自然语言处理（NLP）的深层语义分析提供了以下关键启示和影响：

主要分布于内侧内嗅皮层的层Ⅲ的网格-速度联合细胞（Grid × Speed Conjunctive Cells）对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示网格-速度联合细胞（Grid × Speed Conjunctive Cells）主要分布于内侧内嗅皮层（MEC）层Ⅲ，通过整合空间位置（网格编码）与运动速度信息，形成动态路径整合能力。这一神经机制为自然语言处理（NLP）中的深层语义分析提供了以下关键启示与技术突破方向：

图机器学习（17）——基于文档语料库构建知识图谱文本数据的爆炸性增长，直接推动了自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域的快速发展。在本节中，通过从文档语料库中提取的信息，基于文档语料库提取的信息，介绍如何利用这些信息构建知识图谱。

NLP中情感分析如何结合知识图谱在跨文化领域提升观念分析和价值判断的准确性？情感分析结合知识图谱，能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络，为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析：

主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时间细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示时间细胞（time cells）作为海马体CA1区域中编码时间信息的神经元，其工作机制对自然语言处理（NLP）中的深层语义分析具有多方面的启示。这些神经元通过整合时空信息、动态竞争机制和序列编码能力，为解决NLP中语义连贯性、上下文依赖性和长期依赖等挑战提供了生物神经基础。以下是具体的影响和启示：

semantist@语校

从Prompt到结构建模：如何以数据驱动重构日本语言学校体系？以国际日本语学院为例系列说明 500 所日本语言学校结构化建模实战，第 8 篇。每篇拆解 1 所学校在 Prompt-QA 系统中的建模策略，分享工程经验，本项目持续在 Hugging Face 上同步更新，欢迎AI工程师们关注。

【2025最新】使用neo4j实现GraphRAG所需的向量检索在将UMLS或者LightRAG构造的数据库存入neo4j之后，我开始将知识图谱运用到实际场景的使用中、例如查询、推理。然而，由于字符串匹配导致大量术语在检索时出现缺失。导致检索效果不佳。我们需要使用embedding模型，将对应的实体或者关系转为vector，存入向量数据库。利用向量数据库已有的高效存储技术和查询方法。帮助我们快速查询到相关实体或者关系。通过确定相似度的阈值，来保留最终查询结果。

（笔记+作业）第五期书生大模型实战营---L2G2000 GraphGen：训练数据合成实践学员闯关手册：https://aicarrier.feishu.cn/wiki/QdhEwaIINietCak3Y1dcdbLJn3e 课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV13U1VYmEUr/ 课程文档：https://github.com/InternLM/Tutorial/tree/camp4/docs/L0/Python 关卡作业：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp4/docs/L0/Python/t

西柚小萌新

【大模型:知识图谱】--6.Neo4j DeskTop安装+使用上一期讲了图知识库的安装，【图数据库】--Neo4j 安装_neo4j安装-CSDN博客现在来看看可视化管理程序：Neo4j DeskTop的安装.

基于python和neo4j构建知识图谱医药问答系统pip install pyahocorasick ：安装名为 pyahocorasick 的第三方库 👉 这个库是一个 Aho-Corasick 多模匹配算法的 Python 实现，常用于高效的多关键词搜索。

【知识图谱】Neo4j桌面版运行不起来怎么办？Neo4j Desktop无法打开！【说明】近日，博主想要运行Neo4j桌面版的时候发现，双击运行“Neo4j Desktop”后，表面上并没有启动Neo4j（即 Neo4j没有响应），不显示软件界面；打开“任务管理器”却能看到Neo4j的后台进程，这是什么问题呢？

GraphRAG Docker化部署，接入本地Ollama完整技术指南：从零基础到生产部署的系统性知识体系相关推荐：Umi-OCR 的 Docker安装（win制作镜像，Linux（Ubuntu Server 22.04）离线部署）

许泽宇的技术分享

从新闻到知识图谱：用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑一句话摘要：本文带你用现代NLP和知识图谱技术，把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑，过程全景揭秘，理论与实战齐飞，代码只用伪代码，干货与段子齐发，助你成为AI知识工程老司机！

Graph ⋈ Agent：Chat2Graph 如何重构 GraphRAG 范式？去年年底，我在《2024年度 Graph+AI 开源探索思考》一文中，细致拆解并总结了 TuGraph 在「Graph+AI」领域的开源技术实践经验。文中引用了一段业内不成文的观点：「23年卷 SFT，24年卷 RAG，25年卷智能体」，并将「Graph Native」的理念引入到智能体的设计中。