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从广义上来说,知识图谱是一个包括知识表示、知识构建、知识维护以及知识应用的完整生态系统,它不仅包含特定领域中的知识定义和实例数据,还包含了支撑描述、构建、储存、管理和应用知识所需的配套标准、技术和工具。
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知识图谱是人工智能领域的重要分支,也是机器具有认知能力的基石,随着知识图谱技术研究与应用的深化,该方向吸引了来自工业界和学术界的广泛关注,相关技术已经在金融证券、生物医疗、图书情报、电商、农业、政府、电信和出版等领域得到较为广泛的应用。
比如在金融证券领域,利用图计算的方法构建科学、严谨的企业风险评估体系,有效规避潜在的经营风险与资金风险。
并且通过不一致性验证可以判断借款人的欺诈风险,也就是我们常说的反欺诈。
当前知识图谱相关的顶会论文也越来越多,我们特地精选值得细读的100篇(2019-2021),包括知识表示学习、知识构建与信息抽取、知识语义计算与理解、知识增强与应用等四个方面。
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