知識圖譜 相關 AI 術語

引文網路是將文獻作為節點、引用關係作為有向邊的圖結構，用於分析學術影響力與知識傳承脈絡。

臨床自然語言處理 (Clinical NLP) 是一種利用自然語言處理技術，從醫療文本中提取、分析和理解資訊的AI應用，旨在改善醫療照護品質和效率。

常識推理是賦予人工智慧運用人類日常生活基礎知識進行邏輯判斷的能力，使其能對未明言情境做出合理推斷。

共指解析是自然語言處理中的一項任務，旨在識別文本中指向同一個實體的不同提及（mentions），例如代詞、名詞短語等。

實體鏈接是將文本中的實體提及項，連結到知識庫中對應實體的過程，以消除歧義並豐富文本的語義資訊。

實體解析是一種資料處理技術，旨在識別並連結來自不同資料來源中指涉相同真實世界實體的記錄，以建立統一且一致的實體視圖。

當使用者對領域不熟悉、目標模糊時，透過反覆查詢與學習來釐清資訊需求並獲取新知的資訊檢索過程。

指資料在多維空間的拓樸與形狀特徵，幾何深度學習利用此對稱結構處理圖論、流形與點雲等非歐幾里得資料。

圖異常偵測是分析圖結構與節點特徵，以識別出網路中異常節點、邊或子圖的技術，常應用於金融防詐與資安防護。

圖分類是將整個圖形結構映射到特定類別的機器學習任務，旨在根據節點、邊及整體拓撲特徵預測圖形的屬性或狀態。

一種 GNN 的具體實現，透過鄰域節點特徵的加權平均來更新每個節點的表示。

將圖中的節點或邊映射到低維向量空間的技術，保留原圖的結構信息和語義關係。

圖結構生成是一種利用機器學習模型自動建立或擴充圖結構資料的技術，旨在模擬真實世界中節點與邊的複雜關聯網路。

圖神經網路(GNN)是一種用於處理圖結構資料的深度學習模型，能學習節點、邊和圖的表示，並用於節點分類、連結預測和圖分類等任務。

圖池化是一種減少圖形結構資料維度與節點數量的技術，用以提取全域特徵，降低計算成本，在圖神經網路中扮演關鍵的降維角色。

圖檢索增強（Graph RAG）利用知識圖譜結構化信息，提升檢索效率和答案準確性，優於傳統向量檢索。

包含多種節點類型和邊類型的圖，其中不同類型的節點或邊具有不同的特徵和語義。

混合搜尋結合了多種搜尋技術，例如關鍵字搜尋和語義搜尋，以提高搜尋結果的相關性和準確性，提供更全面的資訊。

知識庫是儲存結構化和非結構化知識的中央儲存庫，用於支援決策、自動化任務和提供資訊。

知識融合是將來自多個異構來源的知識整合為統一、連貫表示的過程，旨在提升AI系統的理解與推理能力。

知識圖譜（Knowledge Graph）是以圖結構儲存實體（Entity）及其關係（Relation）的語意知識庫，透過「主體—關係—客體」三元組表示現實世界的知識，廣泛應用於搜尋引擎增強、問答系統

一種技術，將知識圖譜中的實體和關係嵌入到連續向量空間，以便進行關係預測和推理。

基於結構化知識庫回答使用者問題的系統，能精準檢索並進行多跳邏輯推理。

一種圖學習任務，目標是預測圖中兩個節點之間是否存在或將存在邊的連結。

LlamaIndex是一個資料框架，用於連接大型語言模型（LLMs）與您的私有或特定領域的資料，簡化建立基於LLM的應用程式。

邏輯程式設計是一種基於形式邏輯的程式典範，透過宣告事實與規則來推導結論，而非明確指令執行步驟。

邏輯式人工智慧利用形式邏輯表示知識並進行推論，旨在模擬人類的符號推理過程，解決複雜問題，強調可解釋性。

邏輯形式生成是將自然語言轉換為結構化、機器可讀且無歧義表達式的過程，為語意分析的核心。

多跳推理是指需要通過多個推理步驟才能得出結論的推理過程，模擬人類複雜的思考方式。

神經符號人工智慧結合了神經網路的學習能力和符號AI的推理能力，旨在克服各自的局限性，實現更強大、更可靠的AI系統。

節點嵌入是一種將圖形結構中的節點轉換為低維度連續向量的技術，目的是保留節點在原圖中的網絡拓樸與特徵資訊，以便於後續進行各類機器學習任務。

本體論是明確指定領域概念及其關係的正式表示，用於知識共享和推理，是知識圖譜的基礎。

在人工智慧中，規劃是指為達成特定目標，自動生成一系列行動步驟的過程。它涉及預測行動的結果，並選擇最佳的行動序列。

蛋白質交互作用網路是描述細胞內蛋白質之間物理與功能連結的圖結構，是理解生命活動與疾病機制的關鍵。

問答系統是一種利用電腦程式自動回答人類提出的問題的技術，旨在提供快速、精確的資訊檢索和知識獲取。

推理能力是指AI系統基於已知資訊和規則，進行邏輯推導，得出結論或解決問題的能力。是AI模擬人類智慧的關鍵組成部分。

利用圖資料結構模擬使用者與物品間的複雜互動關聯，藉由捕捉高階網路拓樸特徵以提升推薦精準度與多樣性。

關係抽取旨在自動識別文本中實體之間的語義關係，例如「出生於」或「工作於」，是知識圖譜構建的關鍵技術。

檢索增強微調結合了檢索式和生成式模型的優勢，透過檢索相關資訊來增強微調過程，提升模型在特定任務上的效能。

RAG（檢索增強生成）讓 AI 回答問題前先查詢外部知識庫，再結合查到的資料生成答案，大幅減少幻覺、提升回答準確性。

識別並映射不同資料源之間語義等效的資料元素，以實現資料整合與互通。

語義分析旨在理解文本的真實含義，超越字面解釋，提取句子或段落的深層語義結構和關係，賦予機器理解語言的能力。

語義搜尋是一種理解使用者搜尋意圖和上下文的搜尋技術，超越了關鍵字匹配，旨在提供更相關和精確的搜尋結果。

槽位填充是自然語言理解中的一項任務，旨在從文本中提取特定資訊，並將其填入預定義的槽位中，以形成結構化資料。

SPARQL是一種用於查詢和操作RDF資料的查詢語言，類似於SQL用於關係資料庫。它允許使用者從知識圖譜中提取特定資訊。

符號推理是人工智慧中一種透過符號表示知識，並運用邏輯規則進行推論的方法，旨在模擬人類的理性思考過程。

三元組抽取是從文本中提取（主語，謂語，賓語）三元組的過程，是構建知識圖譜的基礎，也是關係抽取的一種形式。

一種在 AI 生成任務中整合結構化知識圖譜或外部知識庫以引導生成方向，同時優化輸出一致性與事實準確性的統一框架架構。

視覺關係檢測是一種電腦視覺技術，專注於識別影像中多個物件以及它們彼此間的空間、動作或語意互動關聯。