转载公众号 | DataFunTalk分享嘉宾 ｜王萌博士 东南大学 助理教授编辑整理 ｜盛泳潘 重庆大学 助理研究员导读：近年来，多模态一词在知识图谱、计算机视觉、机器学习等领域...

笔记整理：徐雅静，浙江大学博士，研究方向为多模态知识图谱、生成模型论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.02030发表会议：ACL 20241. 动机大型语言模型（LLMs）在进行多模态推理时常常遇到幻觉和知识库中知识不足或过时的问题。现有的一些方法尝试通过使用文本知识图谱来缓解这些问题，但这些方法的单一模态知识限制了跨模态理解的全面性。为了克服这些限制，论文提出了一种利

转载公众号 | DataFunTalk分享嘉宾：谈元鹏中国电力科学研究院编辑整理：monk 国家管网出品平台：DataFunTalk导读：知识图谱相关技术在开发和应用过程中，通常需要跟行业或者业务领域进行高度融合。但是在行业知识图谱构建过程中，无法把传统行业和IT部门或知识图谱团队进行简单对接，导致数据标注及知识的消化理解比较困难，难以形成如图像识别一样的知识高能力应...

转载公众号| 老刘说NLP今天我们来看GraphRAG进展。看用于Agent的一个思路。随着多智能体系统变得更加复杂，包含大规模工具、API或作为工具的代理，工具通常对其他工具有依赖性，无论是其效用函数、填写参数所需的必要工具，还是类操作系统工具。所以，可以使用基于知识图谱来组织Agent的一个方案，这其实使用RAG来做工具查找。专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。一、用Graph来.

12thInternational Joint Conference On Knowledge Graphs(IJCKG2023)The 12th International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG 2023) is a premium academic forum on Knowledge Graphs. The mission..

笔记整理：张溢弛，浙江大学硕士，研究方向为知识图谱论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.04562发表会议：ICLR 20241. 动机视觉和文本领域的基础模型往往通过学习可迁移的表示（比如一个词汇表）来实现在任何视觉/文本数据集上进行推理的目标。但是在知识图谱（Knowledge Graph, KG）中，由于不同的KG有不同的实体和关系，因此设计可以跨KG迁移的知识图谱

基于“新基建”面向新产业、新业态和新模式的背景下，知识图谱作为人工智能的重要基石正在火热发展中。新的知识图谱技术在新的场景和应用中使人工智能从感知智能逐渐向认知智能过渡。知识图谱与产业的结...

转载公众号 |DataFunSummit分享嘉宾：鲍捷博士 文因互联编辑整理：松烨 博瑜科技出品平台：DataFunTalk导读：知识图谱标准件已经全面赋能主流金融场景，经历了7年时间的发展，在金融监管、银行、资管、证券等领域得到广泛应用。今天我们从时间的角度，详细介绍应用场景是如何一步一步演化出来的。2016年知识图谱在金融领域Big Bang2017年举办第一届金融...

转载公众号 |SPG知识图谱在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。本文中，我们将继续讲解多元关系架构场景中的知识建模实践。如果你的图谱，涉及对带有时空信息的行为事件的表达，或建模场景下的业务规则、专家经验，需要对所定义“概念”的内涵和外延有计算机可处理可计算的逻辑语义解释，.

转载公众号 | DataFunSummit分享嘉宾：商超博士京东硅谷研究院 研究员编辑整理：张存旺北航杭州创新研究院出品平台：DataFunTalk导读：本文将分享Temporal Knowledge Graphs方向的一个最新尝试，如何在时序知识图谱上去做问答系统，主要包括以下几部分：时序知识图谱背景介绍基于时序知识图谱的问答系统中的问题TSQA方法实验结果分析01时序知识图谱背景介绍首先介..