反向連結 · 問答系統

# 知識圖譜概述 知識圖譜（Knowledge Graph）是一種結構化的語義網絡，將現實世界的**實體**（如人物、組織、概念）以及它們之間的**關係**以圖的形式組織。圖中的節點代表實體，邊則表示彼此間的關聯，並依賴於[[Ontology]]或 schema 來定義語義，使資訊具有明確的含義與推論規則。此模型源自語義網路的研究，近年結合 [[人工智慧]]

語義搜尋是一種以理解查詢式與文件內在意義為核心的資訊檢索技術。相較於傳統的關鍵字匹配，它強調語意關係、上下文及使用者意圖，因而能提供更精準且具相關性的結果。此技術依賴[[自然語言處理]]、[[機器學習]]、以及最近的[[深度學習]]方法，將詞彙映射至高維向量空間，透過相似度運算判斷文件是否符合查詢需求。典型實現包括[[向量空間模型]]、[[語義網路]]以及基

語意檢索是一種資訊檢索技術，旨在超越傳統[[關鍵字搜尋]]的字面匹配，透過分析詞彙的[[語義]]與上下文，找出語義相近的文件或資料。此技術常結合[[自然語言處理]]與本體結構，例如[[本體 (資訊科學)]]或[[知識圖譜]]，將詞語映射至高維向量空間，實現[[向量檢索]]。在大型[[搜尋引擎]]與智能[[問答系統]]中，語意檢索能夠根據使用者的真實需求而非僅