vivo手机的蓝心小V有哪些配置 (vivo手机怎么设置下面的三个按键)

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• vivo手机的蓝心小V有哪些配置？
• 常识图谱怎样构建
• 常识图谱可以用python构建吗？

vivo手机的蓝心小V有哪些配置？

蓝心小V是OriginOS 4上搭载的一款全局智能辅佐配置，它是您的专属公家助理。

基于AI技术开发，允许超能语义搜查、超能问答、超能写作、超能创图、超能智慧交互，给大家带来更多好用的系统智能体验。

超能语义搜查：经常使用人造言语即可搜查手机中的照片、文件、短信等消息。

超能问答：1、文档速览与问答：依据上行的文档，极速提供文档总结，也可依据文档内容提问，极速失掉答案；2、常识百科开明式问答：经过自在对话，为您极速筛选出对应的答案。

超能写作：基于用户的要求，联合AI才干给用户生成文本，如润饰、扩写、总结、格局文本等。

超能创图：1、文生图和图生图：用户可以用人造言语形容一段场景，或许上行想解决的图片，基于文字形容或图片，生成指标图片。

2、路人消弭（路人隐身）：上行蕴含路人的图片，经过对话消弭路人，生成更为污浊的图片。

超能智慧交互：1、智能识屏服务配置：识别屏幕上的文本、网页链接，提取有效消息，满足用户对消息的各种解决需求；2、超直觉化的交互方式：交互更多元，语音、文字、点击、拖拽、悬浮方式，互动更轻松。

*注：蓝心小V的才干正在始终生长退化，局部配置还处于测试和完善中，前期将经过更新后开明。

配置门路1：设置>AI>小V助手，开启“小V助手”，侧滑调出侧边栏点击小V助手图标，关上小V助手。

配置门路2：点击桌面小V助手组件图标，关上小V助手。（需减少小V助手桌面组件：桌面空白处长按>运行/组件>原子组件>小V助手，拖动到桌面）

配置门路3：关上相册或许文件治理，点击分享，调起系统分享面板，点击小V助手图标，关上小V助手。

常识图谱怎样构建

常识图谱怎样构建引见如下：

构建形式、概念本体设计 。

构建形式和概念本体设计也就是本体的构建，本体的构建普通包括两种方式，有自顶向下和自底向上两种方式。

常识抽取 。

普通分为两种，一种是先抽取实体后抽取相关的流水线式的方法，一种是同时抽取实体相关。

常识融合 。

便捷引见一下这两种方法，一种是基于规定的方法，一种是基于深度学习的方法。

常识存储 。

最后把一切的常识启动存储。

相关拓展

每一种数据源的常识化都须要综合各种不同的技术手腕。

例如，关于文本数据源，须要综合实体识别、实体链接、相关抽取、事情抽取等各种人造言语解决技术，成功从文本中抽取常识。

2.常识示意与Schema工程

常识示意是指用计算机符号形容和示意人脑中的常识，以允许机器模拟人的心智启动推理的方法与技术。

常识示意选择了图谱构建的产出指标，即常识图谱的语义形容框架（Description Framework）、Schema 与本体（Ontology）、常识替换语法（Syntax）、实体命名及ID体系。

3.常识抽取

常识抽取按义务可以分为概念抽取、实体识别、相关抽取、事情抽取和规定抽取等。

传统专家系统时代的常识重要依托专家手工录入，难以扩展规模。

4.常识融合

在构建常识图谱时，可以从第三方常识库产品或已有结构化数据中失掉常识输入。

例如，关联开明数据名目（Linked Open>常识图谱可以用python构建吗？

常识图谱可以用python构建吗？

答案当然是可以的！！！

那么如何经常使用python构建

什么是常识图谱

从Google搜查，到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智能医疗、自顺应教育、介绍系统，无一不跟常识图谱相关。

它在技术畛域的热度也在逐年回升。

互联网的终极外形是万物的互联，而搜查的终极指标是对万物的间接搜查。

传统搜查引擎依托网页之间的超链接成功网页的搜查，而语义搜查是间接对事物启动搜查，如人物、机构、地点等。

这些事物或许来自文本、图片、视频、音频、IoT设施等各种消息资源。

而常识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和相关的形容，使得搜查引擎可以间接对事物启动索引和搜查。

常识图谱是由Google公司在2012年提进去的一个新的概念。

从学术的角度，咱们可以对常识图谱给一个这样的定义：“常识图谱实质上是语义网络（Semantic Network）的常识库”。

但这有点形象，所以换个角度，从实践运行的角度登程其实可以便捷地把常识图谱了解成多相关图（Multi-relational Graph）。

那什么叫多相关图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。

图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图理论只蕴含一种类型的节点和边。

但同样，多相关图普通蕴含多种类型的节点和多种类型的边。

本名目应用pandas将excel中数据抽取，以三元组方式加载到neo4j数据库中构建相关常识图谱。

运转环境

基于Neo4j能够很容易构建常识图谱，除了用neo4j自带的cypher，也允许Python包py2neo创立节点和相关从而构建常识图谱。

本名目是基于发票消息，将发票数据中结构化数据形象成三元组，区分创立节点和相关从而构建成常识图谱。

详细包依赖可以参考文件

neo4j-driver==1.6.2numpy==1.15.3pandas==0.23.4parso==0.3.1pickleshare==0.7.5pluggy==0.8.0prompt-toolkit==1.0.15py==1.7.0py2neo==3Pygments==2.2.0pytest==3.9.3python-dateutil==2.7.5wcwidth==0.1.7wincertstore==0.2xlrd==1.1.0

将所需依赖装置到pyton中：pip install -r

Pandas抽取excel数据

python中pandas十分实用于数据剖析与解决，可以将excel文件转换成dataframe格局，这种格局相似于Spark中的Dataframe结构，可以用类sql的方式对数据启动解决。Excel数据结构如下

经过函数data_extraction和函数relation_extrantion区分抽取构建常识图谱所须要的节点数据以及咨询数据，构建三元组。数据提取重要驳回pandas将excel数据转换成dataframe类型invoice_

建设常识图谱所需节点和相关数据

详细代码请移步到GitHub高低载

详细内容请到github下载，名目名neo4j-python-pandas-py2neo-v3

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