DataFunSummit:2023年知识图谱在线峰会-核心PPT资料下载

一、峰会简介

AIGC,ChatGPT以及发布的GPT-4相信已经给大家带来足够的冲击,那么对于知识图谱的应用产生哪些变化和变革?知识图谱在其中如何发挥作用呢?通过LLM是否有可能辅助创建通用大规模知识图谱?AIGC时代下行业知识图谱的新机遇有哪些?

本次峰会共包含了:统一知识表示与复杂推理、大规模知识图谱构建与更新、海量知识存储与计算、知识问答与推荐、知识图谱与AIGC、最佳行业知识图谱实践等6大论坛。

1、知识图谱技术的概述

会议首先对知识图谱技术进行了概述,介绍了知识图谱的定义、发展历程以及在各行业的应用价值。知识图谱是一种语义网络,以图形化的方式表示实体之间的关系,能够实现对知识的结构化和可视化。随着人工智能技术的不断发展,知识图谱在智能问答、智能推荐、智能助手等领域的应用越来越广泛。

2、知识图谱的构建方法

会议深入探讨了知识图谱的构建方法,包括实体识别、关系抽取、知识推理等方面的技术。介绍了基于规则的方法、基于模板的方法、基于深度学习的方法等构建知识图谱的技术手段。同时,还介绍了如何从大规模文本数据中抽取知识,以及如何对知识进行质量评估和更新等关键问题。

3、知识图谱的应用场景

会议重点介绍了知识图谱在各行业的应用场景,包括金融、医疗、教育、电商等领域。例如,在金融领域,知识图谱可以帮助银行识别信贷风险、识别洗钱行为;在医疗领域,知识图谱可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在教育领域,知识图谱可以帮助教师进行教学设计和课程开发。此外,还介绍了知识图谱在智能城市、智能交通等领域的应用前景。

4、知识图谱技术的发展趋势

会议对知识图谱技术的发展趋势进行了展望,认为未来知识图谱技术将朝着以下几个方向发展:一是知识图谱的规模将不断扩大,覆盖更多的领域和场景;二是知识图谱将与自然语言处理技术更加紧密地结合,实现更加智能化的问答和推荐;三是知识图谱将与大数据技术相结合,实现对海量数据的处理和分析;四是知识图谱将更加注重隐私保护和数据安全,确保知识共享和利用的安全可控。

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5、知识图谱技术的挑战与机遇

会议还讨论了知识图谱技术面临的挑战和机遇。挑战主要包括数据隐私保护、数据质量问题、构建成本和效率等方面。机遇则主要来自于各行业对智能化升级的需求,以及人工智能技术的不断创新和发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,知识图谱技术将迎来更加广阔的发展空间。

6、知识图谱技术的实践案例

会议最后介绍了几个知识图谱技术的实践案例,包括金融行业的风险控制平台、医疗行业的病历管理系统、电商行业的智能推荐系统等。这些案例展示了知识图谱技术在不同行业的应用效果和实践经验,为参会者提供了有益的参考和借鉴。

二、峰会核心资料清单

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三、峰会核心资料截图示例

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四、获取大会核心PPT全套资料

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