知识图谱相关毕业论文

让AI技术与基础医学理论结合，成为AI用于临床探索的新思路。目前这一新思路已被证实确有更大潜力——

最近，由广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏和加州大学圣地亚哥分校教授张康领衔、人工智能公司依图科技等共同参与的科研团队设计出一套基于AI的疾病诊断系统，就将医学知识图谱加入其中，使AI可以像人类医生一样根据读取的电子病历来“诊病”。

结果也颇为乐观：用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，AI的诊断水平可达到儿科主治医生的专业水准。

目前，这一研究成果《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》已于2月中旬在线发表于《自然—医学》杂志。

将深度学习技术与专业医学知识图谱进行结合，是该人工智能辅诊平台的最大特色。依图医疗总裁倪浩在接受笔者采访时说，未来对临床数据进行学习、为医生提供更多的辅助诊断能力（病种），采用深度学习+知识图谱的方式“很可行”。

为了使AI辅诊平台拥有专业的儿科医学知识，科研团队让它学习了万名儿童136万份电子文本病历中的诊断逻辑。这些来自广州市妇女儿童医疗中心2016年1月至2017年7月间的电子病历，覆盖了初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的亿个数据点。

除了将医疗知识进行整合，科研团队还利用依图科技的自然语言处理（NLP）技术构建了一个自然语言处理模型，以对这些电子病历进行注释——通过将病历变得标准化，该模型在未经过“培训”的情况下可以粗略地将临床信息进行分类。

“粗略分类是指，将整个电子病历当作输入，将专家诊断结果作为输出，以达到粗略的分类。但这样并没有真正理解疾病本身，也很难解释为何做出了这个诊断。”倪浩告诉笔者， NLP模型虽然突破了病历文本语言和计算机语言之间的障碍，但知识图谱才是让AI诊断平台获取专家能力的关键。

这也是他们接下来的一项重要工作：由30余位高级儿科医师和10余位信息学研究人员组成的专家团队，手动给电子病历上的6183张图表进行注释、持续检验和迭代，以保证诊断的准确性。

通过资深医疗专家注释的图表对AI诊断平台进行“培训优化验证”后，研究人员发现，经过深度学习的NLP模型可以对电子病历进行很好的注释，在体检和主诉项目的注释上分别达到最高灵敏度和精确度。也就是说，深度学习的NLP模型能够准确地读取电子病历中记录的信息，并可以准确作出符合临床标准的批注。而这也是整个研究中最为关键的部分。

“通过引入知识图谱将每种疾病的电子病历深入解构，使得NLP模型具备了理解电子病历的能力。例如手足口病与哪些特征密切相关，川崎病最相关的特征是什么，让模型在给出准确诊断的基础上，能够具备更好的医学可解释性。”倪浩解释说，“有了知识图谱，再用深度学习技术来解构电子病历，就能够真正理解临床数据。基于此，机器学习分类等算法就有用武之地，否则把电子病历当成‘黑盒子’，是无法构建高精度可解释的模型的。”

综合利用深度学习技术与医学知识图谱对电子病历数据进行解构，研究人员据此构建了高质量的智能病种库，这使得后续可以较容易地利用智能病种库建立各种诊断模型。

构建一个多层级的诊断模型，是研究人员把AI诊断平台打造成为儿科医生的第二步。倪浩介绍说，这一基于逻辑回归分类器创建的诊断模型，首先会按呼吸系统疾病、胃肠道疾病、全身性疾病等几大系统分，然后在每一类下面做细分—— 这是让AI模拟人类医生的诊疗路径，对目标患儿的数据进行逐级判定。

结果显示，基于NLP模型准确读取的数据，AI诊断模型能够对儿科疾病作出精确诊断：平均准确率达90%，对神经精神失调疾病的诊断准确率更是高达98%。

在对相应儿科疾病的划分和诊断上，该诊断模型同样表现不俗。系统对上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的诊断准确率分别为89%和87%。同时，该系统对普通系统性疾病以及高危病症也有很高的诊断准确率，例如传染性单核细胞增多症准确率为90%，水痘为93%，玫瑰疹93%，流感94%，手足口病为97%和细菌性脑膜炎为93%。

这揭示出，该诊断系统可以根据NLP系统注释的临床数据信息对常见儿科疾病作出较高准确度的判断。

研究人员随后运用11926个临床病例比较了AI诊断系统和5个临床治疗组诊断儿科疾病的水平，其中参与研究的治疗组从事临床工作时间和资历逐渐增加。结果显示， AI诊断系统反映模型综合性能的F1评分均值高于2个年轻医生组成的治疗组，但稍逊于3个高年资医生组成的治疗组。

论文认为，这说明该AI诊断系统可以协助年轻治疗团队进行疾病诊断，提升团队诊疗水平。

今年1月1日，该系统在广州市妇女儿童医疗中心投入临床应用。仅1月1日至1月21日短短20天，该院医生实际调用它开展辅助诊断30276次，诊断与临床符合率达到。广州市妇儿中心医务部主任孙新在体验该系统后表示，这套系统在对疾病进行分组分类方面“比较科学”。

上述论文发表后，《纽约时报》点评这项研究称，“前后访问了儿科医院18个月中数十万名中国就医儿童的数据，能有这么庞大的数据量用于研究，也是中国在全球人工智能和竞赛中的优势。”

“数据确实是我们此次研究成果的核心关键之一。”倪浩说，“不过，高质量标准数据来源于强大的联合团队，我们专门开发了数据标准系统，进行了大量的数据标注。”

论文通讯作者之一、广州市妇女儿童医疗中心教授夏慧敏表示，这篇文章的启示意义在于“通过系统学习文本病历，AI或将诊断更多疾病”。不过他提醒道，当下还须清醒认识到，仍有很多基础性工作要做扎实，比如高质量数据的集成便是一个长期的过程。

笔者了解到，该医院在近3年里注重将数据标准化、结构化处理，实现了50多个诊断数据子系统的相互交流和互联互通，为该系统应用打下了基础。

“此外，A I学习了海量数据后，其诊断结果的准确性仍然需要更大范围的数据对其进行验证和比对。 ”夏慧敏说。

AI技术落地的4元素之中，场景也非常重要。论文的另一位通讯作者张康认为，该研究以儿科疾病为对象意义重大。

“对儿科疾病的诊断是医疗中的一大痛点。一些儿科疾病威胁程度较大需要尽快得到治疗，而儿童恰恰不善于表达病情，因此快速、准确地对儿科疾病进行诊断非常必要。”张康表示，当前儿科医生供不应求，论文中构建的AI诊断系统对于严重不足的医疗资源会有很大的辅助作用。

知识图谱毕业论文范文

写论文的关键是提纲。只有写了提纲，才能写出一篇成功的毕业论文，有了毕业论文提纲，你的写作流程思路也会更加清晰，下面我给大家分享毕业论文提纲怎么写，希望能够帮助大家，欢迎阅读!

毕业论文提纲怎么写

1. 标题式写法

要用精准简约的文字去写成标题，然后把这一部分的内容概括出来，这种写法就比较简洁，一目了然，但是撰写论文提纲一般都是不能采取这种方法撰写的。

2. 句子式写法

以一个能够表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来，这种写法具体而明确，别人看了也可以明了，但是比较费时费力，那么毕业论文的提纲编写需要交给指导老师看的，所以一般都是要求这种编写的方法。

编写提纲的步骤：

一、要确定论文提要，再去加进材料，形成一个全文的概要

论文提要是内容提纲的初始型，一般的书、教学参考书都是会有放映全文书内容的一个提要，方便读者一看就能够知道书的大概内容，那么我们写论文也是需要先写出论文提要的，在执笔钱需要把论文的题目、大标题、小标题给列出来，再去把选用的材料插进去，这样就可以形成论文内容的提要了。

二、页面的分配

在写好毕业论文的提要后，要根据论文的内容去考虑这个篇幅的长短，每一个文章的各个部分，大体上要写多少字，要分配好，方便资料的配置和安排，这样写作才能更有计划，毕业论文的长短也一般规定在5000-6000字左右，因为过短的话，问题就很难的讲透，那么作为毕业论文也不宜过长。

三、编写提纲

论文提纲可以分为简单提纲和详细提供这两种，简单提纲是高度概括，只提示论文的要点，如何展开不用涉及，这种提纲虽然很简单，但是由于它深思熟虑构成的，写作时能顺利进行，要是没有这种准备，一边想一边写是很难写下去的，并且逻辑也很容易混乱。

毕业论文提纲格式

一、写作标准

页码：

从目录开始编页，目录使用阿拉伯数字编码，页码编号要求居中。

用A4纸单面打印。上、下各为,左右边距为2cm;装订线为1cm。

对页眉没有固定要求。

关键词：

论文提纲由作者在完成论文写作后，纵观全文，写出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些信息或词汇，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。例如上例，关键词选用了6个，其中前三个就是从论文标题中选出的，而后三个却是从论文内容中选取出来的。后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。

字体设置说明：

一级标题使用“宋体、三号、加粗”

二级标题使用“宋体、四号、加粗”

三级标题使用“宋体、小四号、加粗”

四级标题使用“宋体、小四号”

建议标题最好不要超过三级，否则适得其反，格式太乱。

正文一律使用“宋体、小四号字，行间距为倍。二、提纲格式

1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录：目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)

3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。

4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。

5、论文正文：

(1)引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

〈2)论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

a、提出-论点;

b、分析问题-论据和论证;

c、解决问题-论证与步骤;

d、结论。

6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。

中文：标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期)：作者--标题--出版物信息

所列参考文献的要求是：

(1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。

(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

毕业论文提纲范文

题目：工商管理学科演进与前沿热点的可视化分析

摘要

1导论

选题的背景与研究意义

基本概念界定

选题的背景和依据

本文研究的意义

国内外研究综述

关于工商管理学科演进的研究

关于工商管理学科结构的研究

关于工商管理学科前沿理论的研究

关于信息可视化技术与方法的研究

相关研究的述评

本文的研究思路与方法

本文的研究思路

本文的研究方法

本文的主要创新点

2分析技术和数据选择

信息可视化技术与CiteSpace软件系统

信息可视化技术的创生与发展

应用软件概述

学科知识领域可视化的实现

本文的数据来源及其标准化处理

数据来源与处理

数据源期刊的遴选

3工商管理学科主干理论演进的可视化

工商管理学科主干理论的知识结构

关键主题词的分析

关键节点文献的分析

聚类结构的分析

工商管理学科主干理论演进的关键路径

关键演进路径知识图谱

世纪50-70年代的演进

世纪70-80年代的演进

世纪80-90年代的演进

世纪90年代以后的演进

战略管理理论演进的可视化

战略管理理论的创生

战略管理理论的繁盛时期

战略管理理论知识结构的演进

4工商管理学科研究前沿与研究热点的可视化

研究前沿与研究热点的'界定

工商管理学科研究的前沿问题

组织能力理论、竞争优势与创新

文化多样性与组织行为

定性数据分析

组织知识、创新与绩效、团队学习行为

企业成长理论、核心竞争力理论

工商管理学科研究的热点问题

高被引频次文献的内容分析

基于科学发现理论的关键词指标分析

战略管理领域的研究热点

组织理论领域的研究热点

经营管理领域的研究热点

组织行为理论研究前沿的可视化

文献共被引网络图谱的分析

组织行为领域的研究前沿

5中国工商管理学科研究的可视化

中国工商管理学科的现状分析

工商管理学科在中国的发展历程

工商管理学科在中国的研究现状

中国工商管理学科的设置

中国工商管理学科的学术环境

中国工商管理学科研究热点的可视化

关键词共现网络图谱的分析

热点领域及其前沿研究方向

工商管理学科研究前沿和研究热点的比较分析

中国工商管理学科体系构建及其演进

构建工商管理学科体系的意义

工商管理学科体系构建

工商管理学科在中国的演进趋势

6结论与展望

研究结论

研究不足与研究展望

研究不足

研究展望

参考文献

致谢

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临床医学毕业论文5000字篇3 试谈病例分析教学法在基础医学教学中的应用【摘要】目的研究病例分析教学法在基础医学教学中的应用效果。方法选取2014级临床专业1、2班的学生80例纳入本次研究，将其分别设置为对照组与观察组，各40例。对照组采用医学常规教学模式，观察组通过案例分析教学法开展教学活动，期末考试主要考查案例分析试题，以四项全能考核机制进行总评，并利用问卷调查以及成绩分析的方式评估两组教学效果。结果与对照组相比观察组学生学习综合成绩更优，教学满意度更高，差异有统计学意义(P<)。结论在基础医学教学中应用病例分析教学法有利于将教材知识点与临床疾病紧密联系为一体，学生对于所学知识的应用能力加强，并体验到创造性学习的乐趣，教学满意度随之提升，值得推广应用。【关键词】基础医学教学;方法;病例分析法;应用效果医学基础学科由于内容较多而学时相对较少，与临床学科相比显得更为枯燥和抽象，学生学习过程中往往觉得难度较高，且缺乏学习兴趣[1]。基于此，本文研究病例分析教学法在基础医学教学中的应用效果，引导学生与临床相关病例，实现知识融合、学以致用的效果，希望对教学工作有所帮助。现作如下报告。 1资料与方法一般资料选取2014级临床专业1、2班的学生80例纳入本次研究，两班均为男女混合，将其分别设置为对照组与观察组，各40例。两组学生一般资料对比，差异无统计学意义(P>)。方法对照组采用医科常规教学模式;观察组通过案例分析教学法开展教学活动：(1)病例资料的研究与准备。按照教学目的选择典型病例资料，确保针对性，依次分为课堂病例分析、举例以及深化资料。首先由教师对教材展开深入的阅读和分析，积极掌握临床以及护理学科相关知识，明确临床营养学知识以及基础知识原理，找出特定病例的疾病、检验以及诊断资料，汇总后确立其中针对性最高的病例。在严格筛查所选病例后，教师应精心设计课堂问题以激发学生思考，多角度、多元化分析病例资料，实现知识的迁移和拓展，激发学生学习兴趣。(2)课堂教学设计。首先应结合病例资料确认最佳展示时间，可通过角色扮演、印发纸质资料以及多媒体技术等方式展示病例，带领学生体验患者和医师的感受，从而能够积极投入课堂，加深知识印象。教师在课堂举例中应用病例资料时可先就知识点作简单讲述，然后结合病例资料引导学生深入分析，以便于强化学生记忆，深化所学知识。课后根据深化学习内容相关资料引导学生自主性的思考和讨论。(3)采用分数激励机制激发学生参与的积极性。基础医学病例分析教学法的应用关键在于学生参与度，这直接对病例分析效果产生重要的影响[2]。教师可通过分组讨论、随机个别提问等方式进行病例分析，将知识点与病例实际情况联系起来。可利用分数激励机制激发学生参与积极性，以平时积分衡量学生在课堂上是否积极参与，对于不积极者即便分数再高也不予及格. 效果评价 [3-4]利用行为观察法、问卷调查法以及试卷考察法依次对学生课堂积极性或参与程度、教学方法满意度或知识掌握程度、两班病例分析教学法的效果展开评价。另采用四项全能考核机制对学生学习成绩进行考核，包括课堂参与活动累计分数、撰写论文与达标水平、病例分析达标水平以及实验成绩，四者所占比重分别为30%、10%、50%、10%。统计学方法应用统计学软件对数据进行分析，计量资料以“x±s”表示，采用t检验;计数资料以百分数(%)表示，采用x2检验，以P<为差异有统计学意义。 2讨论病例教学法的根本目的在于强调临床实践中基础医学学科的应用要点，大部分学生都希望与临床实践相贴近，通过临床病理以及生理问题来促进知识的融合贯通。而病例分析教学恰恰满足了学生在学习过程中的好奇心，进而对专业目标以及所学知识的联系有了更清晰的认识，更有利于领悟其中的概念[5]。本次研究以病例分析教学为主，通过多媒体技术支持来设计各部分的教学环节，做到以学生为课堂主体，引导学生积极查阅资料，分析并解决问题，强化其分析探究能力。与此同时，案例分析教学有利于提高学习目的性以及针对性，是一种主动的教学与学习模式，学生不再被动接收知识，而是勤于思考和探究，主动去研究发掘新的知识。从本次研究结果来看，观察组学生期中以及期末学习综合成绩更优，教学满意度更高，与对照组相比差异有统计学意义(P<)。提示采用案例分析教学法开展基础医学教学效果满意。综上所述，在基础医学教学中应用病例分析教学法有利于将教材知识点与临床疾病紧密联系为一体，学生对于所学知识的应用能力加强，并体验到创造性学习的乐趣，教学满意度随之提升，值得推广应用。参考文献 [1]徐永芬,喻国丹,范浩,等.案例分析式医学教学学习体会[J]. 教育教学论坛,2013,16(23):99-100. [2]王齐,陈辉,戴寒晶,等.PBL教学法在临床医学专业生物化学教学中的应用[J].蚌埠医学院学报,2013,38(4):486-488. [3]闫雪波.典型案例分析与讨论在临床呼吸内科教学中的必要性与体会[J].医学信息(中旬刊),2011,24(1):274. [4]朱子诚,温跃春,王林,等.多媒体案例教学在眼科学教学中的应用[J].实用防盲技术,2015,10(4):172-174. [5]董国凯,李周儒,殷文江,等.临床医学专业认证背景下法医学教学方法改革的应用探讨[J].医学信息,2015,32(45):9-10. 临床医学毕业论文5000字篇4 浅析医学生中医临床思维能力现状与培养对策 [摘要] 通过分析中医专业学生临床思维能力方面存在的问题，提出从掌握基础、熟读经典、学习医案及教学方式、教学师资、教学平台等方面进行改进，从而解决医学生中医临床思维能力欠缺的状况，培养高素质的中医高级人才。 [关键词] 中医;临床思维;现状;对策中医临床思维是指医者在临床诊疗过程中，应用自己掌握的中医理论和自身的实践经验，在判断和分析疾病本质、发病规律，制订治疗、预防疾病的原则及处方用药过程中所表现的思维活动[1]。中医的整体观决定了其认识人体生理、病理现象的宏观性。中医历来重视运用整体、系统、动态的方法来认识人体生理及病理规律，注重分辨人体脏腑、组织在阴阳五行属性及与机体生理病理之间的相关性。中医临床诊断和治疗思维具有自身的特点，从人体整体与局部、脏腑组织之间、人体与自然、人体与社会诸方面之间的联系中考察、诊断、治疗疾病，是普遍联系思维在中医学的具体体现。正确的中医临床思维对临床诊治起着决定性的作用。对医学生临床思维能力的培养是一个长期的过程，使学生具备分析问题、解决问题及独立工作的能力是中医教学的关键，也是难点所在。 1 目前现状培养模式单一陈旧目前我国高等医学多采“统一教材、统一大纲”的教育模式，普遍存在重教有余，重学不足;灌输有余，启发不足;重知识传授，轻能力培养的倾向。过度强调学生必须具备坚实的医学科学基础知识，而忽略学生临床思维能力的训练;忽略学生沟通技能和获取信息能力的培养;导致医学生书本知识与临床实践能力存在严重的脱节现象，有些学生临证时不知道该如何应用所学理论知识解决医疗实际问题，束手无策，更谈不上因时、因地制宜，及时果断作出正确的判断与处理。思维方法机械、简单任何事物都是变化发展的，疾病也是一个发展变化的病理过程。在临床上，有些学生仅根据首次采集的资料，进行动态观察，不仔细推敲，综合分析，就直接作出诊断。有些学生凭直观印象，对患者病史、体征或辅查资料任意取舍。对能够支持自己诊断的资料作为判断疾病的主要依据，而把一些不支持自己诊断的资料随意删去，这样容易导致诊断片面性。有些学生对临床诊疗性思维的程序不清楚，常常收集资料条理不清、主次先后不一，或单纯依靠先进的检查手段，不进行科学的推理分析，过于相信某些检查提供的相关数据或结果，直接得出疾病诊断。这些机械简单的思维方法过于草率，容易造成失治误治。思维片面化、缺乏系统性学生在诊断时缺乏对症状、体征、检查和疾病进行横向对比和综合分析的能力，常常根据书本上的典型表现，或者一直受初诊诊断的影响，生搬硬套地去诊断疾病;在诊疗思维过程中，对病情的动态发展变化欠考虑，仅重视治疗方法或药物的共性，却忽视了患者的个性特点及疾病处于何种发展阶段;在病房处理患者时，对老师的过分崇敬也会对治疗患者没有自己的观点，缺乏主动性思维，不敢结合患者的整体情况发表自己观点，表现出在临床思维上的盲从和依赖[2]。有些学生仅仅掌握临床症状、体征表面特点，不能透过现象看本质进行深层次分析，抓住事物的主要矛盾，运用临床医学知识对各种现象进行全面分析，缺乏综合判断的习惯及能力，也使得临床诊断缺乏系统性，经不起推敲[3]。临床带教老师缺乏责任心医学生临床实习时间大多在一年左右，带教老师至关重要。有些教师由于工作繁忙，对临床带教投入精力不够。有些带教老师自己工作时间不长，缺少应有的临床经验和积累;也有些对学生缺乏严格要求，教学方法欠缺，创新意识不强;教学查房简单，选择病例随便，没有典型示范特征，辨证思路不清晰，治疗原则欠妥当等，学生难以从中学到知识，更缺乏中医临床思维能力的训练与培养。 2 培养对策掌握中医诊疗特点中医的临床思维方法是通过“系统综合”的方法，将四诊收集的资料进行分析、归纳，对各种症状进行分析，了解病变的部位、性质、病因、病机，判断具有阴阳五行属性的脏腑组织的病理关系，分析机体正气与病邪盛衰的关系，辨别归属相应的“证”。在治疗上，根据疾病病机的不同，确定治疗大法及方案，达到体内阴阳的平衡。因此在临床具体进行中医诊断治疗时，一定要遵循中医的临床思维方法，辨病与辨证结合，学会运用“同病异治”及“异病同治”，针对所判断的“证”给出中医的治法方药[4]。医学生必须掌握中医临床诊疗特点，才能正确地对疾病进行诊治，提高临床综合应用能力。加强经典知识培训对学生的基本功进行培训，要重视对经典理论知识的温故与研究，包括《金匮要略》、《伤寒论》、《温病学》、《内经》等经典著作的学习。多读前人医案，逐步消化成为自己的东西，研究历代名医诊治疾病的经验及教训，使原本零散的、无序的、混杂堆砌的知识系统化、条理化，进而建立起有机的知识体系，多读医案对于学生尽早建立临床思维不失为一种有效途径[5]。同时，通过跟随名老中医临床抄方也非常重要，尤其学习一些老中医在四诊及辨证思维方面的经验对日后临床大有收益。实现理论、实践、再理论、再实践的认识过程，为其中医临床思维的建立奠定扎实的基础，逐步形成完善的中医临床思维。采用以问题为导向的教学方法(problem-based learning，PBL) 在临床教学过程中，通过采用PBL教学法可以很好地将理论与临床实践相结合。使学生在思考的过程中学会理论联系临床实际，培养临床思维能力[5]。 PBL教学方式能够充分给学生对问题的探讨机会;以“问题为中心、学生为主体、老师为引导”的宗旨使学生目的性明确，参与的积极性更高;以“多学科综合为核心”的最高要求给了学生广阔的想象空间，既是无形的压力，同时也是无限的动力，使得他们主动地温习多学科知识;采用“提问、讨论、展示、总结 ”的方式，不断激发学生思考、探索、发现、分析和最终解决问题的能力，能更好地培养学生的创新思维及沟通能力。临床病案分析临证医案学习是中医的一种特殊传承学习方法，它的存在与中医临床诊疗的复杂性和经验性有密切的关系。在临床主干课程的教学过程中，运用好经典医案教学，可以更加形象生动地展示历代医家的宝贵经验，使后人在临床中少走弯路，尤其是名老中医的诊疗方法及辨证思路，对培养学生中医临床思维，起到更好的示范作用。同样，临床病例讨论也是医疗工作中不可缺少的重要环节。通过不同病例的探讨，学生加深对疾病发生、发展及治疗的认识，从更深层次掌握疾病的正确诊治过程，训练学生的中医临床思维能力、综合分析能力和实际工作能力[6]。虚拟现实技术在医学教育中的应用虚拟现实技术目前被广泛地应用于医学教育之中。在此方面，美国芝加哥大学和德国汉堡大学已用CT和MRI横截面影像制成三维可视化虚拟人体解剖图谱，以供医学生的解剖教学和课后训练。在外科模拟手术方面，外科手术模拟系统由清华大学研制成功，它是通过计算机辅助作用实施;在针灸模拟教学方面，上海中医药大学、天津中医药大学等都建立了三维人体针灸模型，充分运用良好的人机交互系统，在医学本科生模拟教学中获得了满意效果[7]。所有这些教学研究成果对医学生技能培养提供了条件，实验教学平台不断发展与壮大，但这些研究均局限在临床操作技能的培养上，在临床思维能力模拟教学方面少有类似的报道与应用。中医临床思维能力训练是医学教育的难点和热点，我校经过多年众多专家的不懈努力，正在致力于中医临床思维能力方面的研究与开发，目前正在承担江苏省高等教育立项重点课题，研发的成果“中医临床思维能力训练平台”对医学生中医临床思维能力的培养发挥了重要作用。猜你喜欢： 1. 临床医学毕业论文范文大全 2. 临床医学的毕业论文 3. 本科临床医学毕业论文范文 4. 临床医学毕业论文范文 5. 有关临床医学毕业论文范文 6. 临床医学毕业论文范本

知识图谱问答毕业论文

因为工作中参与了一个智能问答相关的项目，所以需要了解“知识图谱”的相关知识。作为一个非技术类的B端产品经理，刚涉足AI领域，有些陌生和不习惯。

于是我看了很多文献和技术科普，也咨询了身边都是AI的技术生，从中大致了解了“知识图谱”的一些原理，整理了以下文章。

希望我的文章能帮助非技术产品经理，或者其他岗位的同学，更简单快捷的理解什么是“知识图谱”。

在介绍知识地图之前，先说一下知识地图在日常生活中的使用。

再比如，在线医疗行业，患者想挂号却不知道挂哪个科室的时候，可以通过预诊助手获取科室信息。预诊助手基于专业医疗知识图谱，采用多种算法模型和多轮智能沟通了解患者病情，根据患者病情精准匹配就诊科室。

以支付宝为例。在支付场景下，利用知识图谱将票据诈骗、信用卡套现等行为扼杀在摇篮里。通过知识图谱的图谱数据库，针对不同的个体和群体进行关联分析，从人物在指定时间内的行为来判断用户，比如去过的地方的IP地址，使用过的MAC地址(包括手机、PC、WIFI等。)，社交网络的关联度分析，银行账户之间是否有历史交易信息。

在描述定义之前，我们先来看看知识图谱3354 [E-R图]的表现形式：

从上图可以发现，无论E-R图变换成什么形状，外观如何不同，都是由多个点和线连接而成的关系网络。

我们称之为点[实体]和线[关系]，每个实体可能与一个或多个实体有关系。基于此，要形成最简单的关系网络，只需要三个要素：两个实体和一个关系。这种结构，我们称之为“三元组”，多个三元组形成一个知识图谱。

(三倍)

比如：“小方和小明是同事，两人都是因为工作需要买笔记本。小明觉得用苹果笔记本会更有说服力，于是下手了，而小方觉得联想笔记本更便宜，所以选择了联想。后来小方发现，同事安利过的软件sketch，只有苹果电脑才有。它比Axure更智能、更容易使用。”从这句话中，我们可以拆解出多个三元组：

知识地图三元组不仅可以表达实体间的关系以外，还能表示实体的某种属性。比如“小明”是实体，他的“性别、出生日期、籍贯”等可划为属性。

事物被定义为实体的“属性”，有两个基本原则：

同时值得注意的是，根据实际情况，实体有时可以是属性，属性也可以是实体。

下图是一个例子：“员工”是一个实体，“员工编号、姓名、年龄”是员工的属性。如果“职称”没有与“工资、岗位津贴、福利”挂钩，换句话说，它没有可以进一步描述的特征，那么根据准则1，它可以作为员工实体的一个属性。

但是，如果不同的职称有不同的工资、岗位津贴和不同的附加福利，那么把职称作为一个实体来对待就更合适了。

说了这么多，你应该能更好的理解【知识地图】的定义了：知识地图是一个结构化的语义知识库，用来以符号的形式描述物理世界中的概念及其关系。它的基本构成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关的属性-值对。实体通过关系相互连接，形成网络知识结构。

了解知识地图的构建可以帮助我们更好地理解知识地图的使用原理。

知识地图的构建过程可以概括为三种方式：

为了介绍每一步及其意义，我编制了下表：

非商业转载请注明出处。

下图是知识地图的技术框架，可以帮助你更好的理解知识地图构建的过程。虚线框中的部分是知识地图构建的过程，也是知识地图更新的过程。

1）要构建知识图谱，需要怎样的数据呢？

答案是：结构化数据。

一般来说，知识地图的原始数据有三种类型：结构化数据、非结构化数据

所谓结构化数据，是指高度组织化、格式整齐的数据，是一种可以放入电子表格的数据类型。典型的结构化数据包括：信用卡号、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

相比之下，非结构化数据是指不容易组织或格式化的数据。它没有预定义的数据模型，不方便使用数据库的二维逻辑表来表示数据。它可以是文本的或非文本的，人工的或机器生成的。

简单来说，非结构化数据就是具有可变字段的数据，主要是一些文档、文档等。比如一些合同文件、文章、PDF文档等。

而半结构化数据是非关系型的，具有基本的固定结构模式，如日志文件、XML文档、JSON文档等。

对于非结构化数据和半结构化数据，我们需要确认可以从中提取哪些可用信息，并制定信息录入规则。借助NLP等技术，可以将有效信息生成结构化数据，进而纳入知识地图。

2）图数据库及关系型数据库的差别

知识地图是基于图数据库存储数据的。所谓图数据库，不是指存储图片、图像的数据库，而是指存储图这种数据结构的数据库。之前我们说的E-R图，就是图数据的可视化展示。的

与传统的关系数据库使用二维表存储数据不同，图数据库传统上被归类为NoSQ。

L（Not Only SQL）数据库的一种，也就是说图数据库属于非关系型数据库。为了避免内容太过技术性，这里不会对图数据进行深入的介绍，只简单说下图数据库及关系型数据库的差别。

关系型数据库不擅长处理数据之间的关系，而图数据库在处理数据之间关系方面灵活且高性能。

传统的关系型数据库在处理复杂关系的数据上表现很差，这是因为关系型数据库是通过外键的约束来实现多表之间的关系引用的。查询实体之间的关系需要JOIN操作，而JOIN操作通常非常耗时。

而图数据库的原始设计动机，就是更好地描述实体之间的关系。图数据库与关系型数据库最大的不同就是免索引邻接，图数据模型中的每个节点都会维护与它相邻的节点关系，这就意味着查询时间与图的整体规模无关，只与每个节点的邻点数量有关，这使得图数据库在处理大量复杂关系时也能保持良好的性能。

另外，图的结构决定了其易于扩展的特性。我们不必在模型设计之初就把所有的细节都考虑到，因为在后续增加新的节点、新的关系、新的属性甚至新的标签都很容易，也不会破坏已有的查询和使用功能。

而关系型数据库，如果一开始就设计好数据字段并跑了一段时间数据，想再增加字段就会非常麻烦，需要开发人员或产品经理在开发初期就设想好未来可能会新增的字段，并提前加入到数据表中。

neo4j-图数据库

通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

图数据库是什么？

题图来自 Unsplash，基于CC0协议。

PC端是和移动终端相对应的名词，就是指网络世界里可以连接到电脑主机的那个端口，是基于电脑的界面体系，它有别于移动端的手机界面体系。其实PC的英文全称是：Personal Computer 翻译成中文的意思是：个人计算机或者个人电脑。PC是一个具有广泛含义的词语，也是电脑的统称。就目前而言个人电脑种类有很多，比如传统的台式电脑、DIY电脑、笔记本电脑、以及近年来开始流行的平板电脑、一体机电脑、超级本、掌上电脑、嵌入式计算机均属于PC的范畴。也就是说PC是一个广泛词，属于电脑的总称。

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：

（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；

（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。

以上都会导致知识图谱是不完整的，所以知识图谱补全在构建知识图谱中日益重要。通过已获取的知识来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助，私信备注【05】添加领取

知识图谱补全分为两个层次：概念层次的知识补全和实例层次的知识补全。往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多。

例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。实体类型的概念层次模型在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。（1）基于描述逻辑的规则推理机制。本体论和模式：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。描述逻辑是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。（2）基于机器学习类型推理机制经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测。对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。（3）基于表示学习类型推理机制将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。

2、实例层次的知识补全可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。事实上，很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的，有时这个过程也被称为链接预测。注意：有时知识不是缺失的，而是新出现的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形不是传统意义的补全。（1）基于随机游走的概率补全方法（2）基于表示学习的补全方法知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法

（3）其他补全方法跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全

面临的挑战和主要发展方向：（1）解决长尾实体及关系的稀疏性。知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。（2）实体的一对多、多对一和多对多问题。对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。（3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。（4）KG中关系预测路径长度会不断增长。关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

从知识管理的角度而言，知识图谱的应用场景有以下这些：智能知识库：采用数据爬虫、NLP、知识图谱等技术，实现企业知识内容自动采集以及自动化加工整理，帮助企业节省成本，从而便于企业从0-1快速启动知识管理工作；科技资源图谱：以专业知识本体为中心，实现企业相关专利、论文、成果、标准等知识资源的一体化管理，可以为跨类型发现科技情报关联、科技情报语义检索、以及技术决策分析提供支持。产品知识图谱：打通研发、制造、市场等环节，实现产品全生命周期数据&信息&知识的全视图呈现、产品信息查询、产品版本时序追溯等，并可以为产品原料挖掘、研发成本计算、产品卖点提炼等提供决策依据。解决方案图谱：帮助方案型企业实现针对各个解决方案的特征（F）、优势（A ）、利益（B）和证据（E）的FABE结构化知识描述，并动态关联方案相关的专家、项目、客户等信息，可以为提升公司产品方案的销售赋能效果，提高项目中标率等提供支持。项目知识图谱：实现项目基本属性、项目阶段成果、项目关联信息（如合同、人员、客户、业绩等）的一体化管理，构建融项目结构化、非结构化数据为一体的“项目户口本”应用，可以为企业项目资产管理、项目知识成果推荐复用等提供支持。设备维修图谱：面向设备健康场景，通过设备故障、家族型缺陷、故障案例、缺陷记录等各类数据构建成设备维修图谱。如以变压器为例，设备维修图谱基于装备、部件、故障、质量分析报告、故障事件等数据形成统一管理知识库，为设备管理人员提供家族缺陷信息、设备故障等查询功能，为设备维修人员提供相似案例推荐、设备处理建议等功能，同时支持可视化分析缺陷影响范围。工艺知识图谱：基于人机料法环五要素，实现工艺、工艺原料、工艺流程、工艺缺陷、工艺设备、相关人员等数据融合，可以为用户提供工艺知识检索、工艺全景展示、工艺流程控制等应用。如在工艺流程控制中，可由实施人员对设计人员的工艺设计进行可行性检测，减少不合理的设计、避免后期返工，进而达到工艺协同改进、辅助工艺设计的效果。

本科毕业论文知识图谱

工商管理本科毕业论文提纲

导语：在当今社会，管理学已经成为一门综合性学科渗透在社会生产的各个领域，发挥着越来越重要的作用。工商管理主要研究工商企业经济管理的基本规律和运行方式，它对于社会经济的正常运行和发展有着至关重要的促进作用。我们为大家分享一个工商管理本科毕业论文提纲，供你参考借鉴。

题目：工商管理学科演进与前沿热点的可视化分析

摘要

1 导论

选题的背景与研究意义

基本概念界定

选题的背景和依据

本文研究的意义

国内外研究综述

关于工商管理学科演进的研究

关于工商管理学科结构的研究

关于工商管理学科前沿理论的研究

关于信息可视化技术与方法的研究

基于知识图谱的毕业论文

前言及背景：在构建知识图谱的过程中，大量知识信息来源于文档和网页信息，在从文档提取知识的过程中往往会有偏差，这些偏差来自于看两方面：

（1）文档中会有很多噪声信息，即无用信息，它的产生可能来自于知识抽取算法本身，也可能和语言文字本身的有效性有关；

（2）文档信息量有限，不会把所有知识都涵盖进去，尤其是很多常识性知识。

以上都会导致知识图谱是不完整的，所以知识图谱补全在构建知识图谱中日益重要。通过已获取的知识来对实体间进行关系预测，以达到对实体间关系的补全，也可以是实体类型信息的补全。该过程可以利用本知识库内部的知识，也可以引入第三方知识库的知识来帮助完成。整理了一份200G的AI资料包： ①人工智能课程及项目【含课件源码】 ②超详解人工智能学习路线图 ③人工智能必看优质书籍电子书汇总 ④国内外知名精华资源 ⑤优质人工智能资源网站整理（找前辈、找代码、找论文都有） ⑥人工智能行业报告 ⑦人工智能论文合集 /","uri":"","width":31,"height":27,"darkImgUrl":"","darkImgUri":"","formulaImgStatus":"succeed"}" class="syl-plugin-formula"> 资料在网盘里排列的非常整齐干净！希望对大家的学习有所帮助，私信备注【05】添加领取

知识图谱补全分为两个层次：概念层次的知识补全和实例层次的知识补全。往往提到知识图谱构建过程中只是提及了实体和关系的抽取，然后就可以生成实体和关系组成的RDF了。但是，仅仅获取三元组是不够的，还要考虑这些，因为三元组中的实体除了具有属性和关系之外，还可以映射关联到知识概念层次的类型（type），而且一个实体的类型可以有很多。

例如：实体奥巴马的类型在不同关系中是有变化的。在出生信息描述中，类型为人；在创作回忆录的描述中其类型还可以是作家；在任职描述中还可以是政治家。实体类型的概念层次模型在这里：人、作家、政治家这些概念之间是有层次的，也就是所说的概念的层次模型。 1、概念层次的知识补全——主要是要解决实体的类型信息缺失问题正如前面的例子所描述，一旦一个实体被判别为人这个类型，那么在以构建好的知识模式中，该实体除了人的类型外仍需要向下层概念搜索，以发现更多的类别描述信息。（1）基于描述逻辑的规则推理机制。本体论和模式：实体都可以归结为一种本体，而这种本体会具有一组模式来保证其独特性，这组模式可以用规则来描述，因此，对于本体而言，其可以由这组规则来描述。例如，奥巴马是个实体，他的本体可以归为人，而人的模式就是可以使用语言和工具、可以改造其他事务等等，这些模式可以通过规则来描述，于是基于描述逻辑的规则推理方法就出现了。描述逻辑是一种常见的知识表示方式，它建立在概念和关系之上。比如，可以将关于人的实体实例（可以是文本）收集起来，从中提取出其中模式并以规则的形式记录下来，这样一来，只要遇到一个新的实体实例，只需将其代入到之前记录下的规则中进行比较即可做出判断，如果符合规则，就说明该实例可以归类为人的概念类型，否则就判定为非此概念类型。（2）基于机器学习类型推理机制经过基于描述逻辑的规则推理的发展阶段后，机器学习相关研究开始占据主流，此时不是单纯地利用实例产生的规则等内部线索来进行判断，同时也要利用外部的特征和线索来学习类型的预测。对一个未知类型实体e1而言，如果能找到一个与其类似的且已知类型的实体e2的话，那么就可以据此推知实体e1的类型应该与e2的类型一致或至少相似。此类方法主要可以分为：基于内容的类型推理、基于链接的类型推理和基于统计关系学习的类型推理（如，Markov逻辑网）几个方向。（3）基于表示学习类型推理机制将嵌入式学习和深度学习引入到类型推理，基于机器学习的类型推理方法大多假设数据中没有噪声，且其特征仍然需要认为选择和设计，引入深度学习可以避免特征工程。而类型推理要依据文本内容，也需要链接结构等其他特征的支持，此时嵌入式方法可以发挥其自身优势。

2、实例层次的知识补全可以理解为：对于一个实例三元组（SPO，主谓宾），其中可能缺失情况为（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），这就如同知识库中不存在这个三元组，此时需要预测缺失的实体或者关系是什么。事实上，很多缺失的知识是可以通过已经获得的知识来推知的，有时这个过程也被称为链接预测。注意：有时知识不是缺失的，而是新出现的，即出现了新的三元组，且这个三元组不是原知识库所已知的知识，此时需要将其作为新知识补充道知识库中，但此种情形不是传统意义的补全。（1）基于随机游走的概率补全方法（2）基于表示学习的补全方法知识图谱嵌入流程： ①结构嵌入表示法 ②张量神经网络法 ③矩阵分解法 ④翻译法

（3）其他补全方法跨知识库补全方法、基于信息检索技术的知识库补全方法、知识库中的常识知识补全

面临的挑战和主要发展方向：（1）解决长尾实体及关系的稀疏性。知名的明星的关系实例会很多，而对于普通民众的实例就很少，但是他们数量却众多，导致其相关的关系实例也是十分稀疏，而且在数量不断增加的情况下，这种情况会更加明显。（2）实体的一对多、多对一和多对多问题。对于大规模数据，不是一对十几或者几十数量级那么简单，而是成百上千的数量级，传统的解决方案无法有效深圳根本无法解决此种数量级别的关系学习问题。（3）三元组的动态增加和变化导致KG的动态变化加剧。新知识源源不断的产生，而之前的知识可能被后面证明是错误的，或者需要修正的。这些都会使得知识补全的过程也需修正改变，如何使得知识图谱补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要，而这方面的技术还未引起足够的重视。（4）KG中关系预测路径长度会不断增长。关系预测能推理的长度是有限的，但在大规模知识图谱闪光，实体间的关系路径序列会变得越来越长，这就需要更高效的模型来描述更复杂的关系预测模型。

视觉关系识别/检测任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如。

视觉关系识别是图像理解的基础，可以应用在

挑战：

这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：

第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。

Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。

思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。

**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：

所以为了让能够接近，即相似，loss函数为

在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。

更多相关的可参考原论文。

思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）

这篇论文跟上一篇论文类似，都是将中的subject和object映射到一个空间中，他们间的关系表示为 .上一篇是基于知识图谱embedding的TransE（NIPS2013，Translating embeddings for modeling multi-relational data），而这一篇是基于TransD（ACL2015，Knowledge graph embedding via dynamic mapping matrix）。这是一个研究的方向，怎么将object，relationship很好的在embedding空间中表示。论文的整个框架如图：

思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。

这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：

这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。

这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是：（1）张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。

最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。

思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。

这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：

这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。

论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。

这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。

Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。

可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。

这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。

思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。

至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。

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