知识图谱构建与应用：自动化学习与实战解析

"从理论走向实践：知识图谱构建与应用-批注"是一份深入探讨知识图谱构建、表示学习及其应用的讲解资料。知识图谱作为一种特殊的图结构，核心是通过实体和关系来表达现实世界的实体间联系，以三元组（头实体h，关系r，尾实体t）的形式存储。它的优势在于将复杂的语义信息编码为连续的向量，便于计算相似度和发现潜在的关联。 分享的主体部分分为四个关键点： 1. 背景介绍：知识表示学习是将知识图谱中的符号映射到低维向量空间的过程，这使得知识的表示变得直观和易于处理。向量空间模型的优势在于向量的连续性以及高效的距离计算，有助于挖掘隐藏的特征。 2. 重要方向：本部分关注知识表示学习与自动化机器学习（AutoML）的结合，强调了如何利用自动化的工具和技术提升知识图谱构建的效率和准确性，减少人为干预。 3. 模型设计：从三元组到子图的转换是研究的核心，意味着从简单的三元组关系扩展到更复杂的子图结构，可能涉及图神经网络（GNN）等技术，能够捕捉更丰富的上下文信息。 4. 实践应用：内容涵盖广泛，包括面向可解释性的知识图谱推理、中文文本知识标注与挖掘、垂直领域的OpenIE图谱构建、医疗知识图谱及临床事件图谱构建、智能客服问答中的事件图谱应用、多模内容创作技术和开源图计算工具GraphScope的现状与未来发展。 这份资料不仅提供了理论概念，还展示了知识图谱在实际场景中的应用实例，适合对知识图谱感兴趣的人士，无论学术研究人员还是业界实践者，都能从中获益。通过关注公众号，参与者可以免费获取详细的直播PPT，深入了解这一领域的最新进展和技术细节。