随着自然语言处理（NLP）和人工智能技术的飞速发展，自动化问答系统在各个领域的应用越来越广泛，特别是在客服、教育、医疗等领域中。自动化问答系统能够通过理解用户问题，快速地生成准确的答案，为用户提供高效的服务。传统的...

在医疗领域中，海量的医疗数据充斥着各种疾病、治疗方案、药物使用、临床诊断等丰富的信息。这些数据通常以非结构化形式存在于病历、影像、实验室报告等文档中。因此，如何有效地挖掘这些数据并进行推理是医学领域的一个...

随着互联网信息爆炸式增长，传统的关键词搜索逐渐无法满足用户对精准信息检索的需求。关键词搜索虽然速度快，但依赖于用户输入的字面信息，无法理解查询背后的真实意图。例如，用户搜索“欧洲足球最佳球员”时，传统搜索引擎可...

在信息爆炸的时代，知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种重要的信息组织方式，被广泛应用于推荐系统、智能问答和信息检索等领域。然而，传统的知识图谱主要依赖于结构化数据（如实体和关系），难以充分利用丰富的非结构化数据（如...

在信息爆炸的时代，如何从大量文本中准确提取和识别实体成为了一个重要的研究课题。实体链接（Entity Linking, EL）作为信息抽取的一部分，旨在将文本中的提及（mention）与知识图谱中的实体（entity）相匹配。通过将文本中的实体与...

知识图谱通过节点（实体）和边（关系）来表示现实世界中的信息，但如何将这些信息转化为可进行推理和决策的形式，仍然是一个挑战。

随着大数据时代的到来，如何从海量信息中获取有价值的知识成为重要课题。知识图谱作为一种将现实世界中各类实体及其相互关系用结构化的方式呈现的工具，在搜索引擎、推荐系统、问答系统等领域有广泛的应用。然而，知识图谱...

在众多的嵌入方法中，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的嵌入方法近年来备受瞩目。其中，图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）通过捕捉图中节点的邻域信息，能够有效学习节点之间的关系，是解决知识图谱嵌...

在知识图谱嵌入中，实体和关系被表示为低维向量（或称为嵌入），这些嵌入保留了原始图结构中的语义信息。本文将详细介绍如何使用Node2Vec方法对知识图谱进行嵌入。...

知识图谱嵌入中的关系表示方法种类繁多，下面我们重点介绍几种主流的嵌入方法及其背后的理论。