知识表示与知识图谱(知识图谱图知识融合编程)

现在看来人工智能的前景值得去学吗?

1、我觉得人工智能的发展前景很好 目前学习人工智能领域发展的人才逐步增长，适应了科技发展的潮流。人工智能的发展一共经历了六个发展期，随着大数据、互联网、云计算等科技的飞速发展，人工智能的发展也迎来了新***。

2、人工智能和软件工程哪个专业前景好，只有适合与否，没有好与不好。人工智能：也是典型的交叉学科专业，是数学、系统学、控制学、计算机科学、认知科学等学科交叉形成的综合性学科。人工智能的人才缺口大，但是学习难度也大。

3、第三就是人工智能的专业的就业前景普遍看好。因为人工智能是目前全球科技发展的热点，它已经广泛应用于金融，医疗，教育等各个领域。未来，随着AI技术的不断发展和普及，这方面的人才供需矛盾也会日益突出。

知识图谱技术的技术流程

1、知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。

2、知识图谱的构建形式： 自顶向下：先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。 自底向上（常用） ：从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。

3、关键技术 1 实体链接 Entity Linking 指对于从文本中抽取得到的实体对象，将其链接到知识库中对应的正确实体对象的操作。

知识图谱怎么做

1、知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。

2、金融知识图谱直接反馈金融行业的刚性需求，由于实际中，企业数据和业务变化灵活，数据源、数据结构、数据内容随时会发生变动，对业务的理解以及对数据的解读也随之发生变化。

3、标签知识图谱构建分为以下四个部分：知识抽取、关系挖掘、图谱打标和图谱应用。