知识图谱· 第55页

合肥科大讯飞-NLP算法工程师招聘贴

岗位职责:1、负责NLP、智能问答、知识图谱、推理决策的算法研究、设计与实现；2、负责司法认知、教育认知等相仿相关引擎研发，优化现有引擎，内核引擎设计以及研发工作；3、参与项目方案设计，能够根据需求完成需求分析以及方案设计

Kodak柯达·2022-11-19 19:35

知识图谱：技术成熟度飞速跃升，与产业互联结合更加紧密

国双数据科学团队刘燕对比2020和2019年Gartner发布的人工智能领域的技术“成熟度曲线”(HypeCycle)，在短短1年时间，知识图谱的成熟度由创新触发阶段一跃达到预期膨胀高峰阶段且非常接近最高点

renhongxia1·2022-11-19 19:55

知识图谱的应用领域

1.3知识图谱的价值知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力。随后，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性人工智能等多个方面展现出丰富的应用价值。

renhongxia1·2022-11-19 19:25

什么是知识图谱

1.1什么是知识图谱知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法[1]。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。

renhongxia1·2022-11-19 19:25

刷新50多个NLP任务基准，并登顶SuperGLUE全球榜首，百度ERNIE 3.0知识增强大模型显威力

该模型除了从海量文本数据中学习词汇、结构、语义等知识外，还从大规模知识图谱中学习。

百度-NLP·2022-11-19 17:11

百度大脑智能创作平台全新上线：AI赋能内容创作

百度大脑智能创作平台发布于19年4月2日，集合了百度领先的自然语言处理和知识图谱技术，旨在成为更懂用户的智能创作助手。

百度-NLP·2022-11-19 17:40

机器学习目录

机器学习的基本方法统计分析高位数据降维特征工程模型训练可视化分析3.决策树与分类算法决策树算法集成学习决策树应用4.聚类分析聚类分析的概念聚类分析的量度基于划分的聚类基于密度的聚类基于层次的聚类基于网络的聚类基于模型的聚类5.文本分析文本分析介绍知识图谱词法分析句法分析语义分析文本分析应用

程序员技术入门搬运工·2022-11-19 16:41

2022爱分析·人工智能厂商全景报告

首席分析师报告执笔人洪逸群爱分析高级分析师任理爱分析分析师目录\1.研究范围定义\2.市场全景地图\3.市场定义与厂商评估\4.入选厂商列表1.研究范围定义研究范围人工智能，是指运用机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、语音合成、知识图谱等技术

ifenxi爱分析·2022-11-19 16:40

ACM MM 2021 | MEGA：基于高效图对齐机制的多模态关系抽取

©作者|郑昌萌单位|香港理工大学来源|社媒派SMP引言关系抽取任务（RE）旨在识别给定一句话中两个实体的语义关系，是构建知识图谱的基本步骤，同时也在许多需要关系理解的下游任务中扮演着重要角色。

PaperWeekly·2022-11-19 14:14

“知识图谱补全”术语：知识图谱补全、三元组分类、链接预测

基本简介：知识图谱补全通常定义为“三元组分类”或“链接预测”任务。首先，一条知识在知识图谱中通常由三元组表示：“头实体，关系，尾实体”。三元组分类即对于给定的三元组，预测其正确的概率。

u013250861·2022-11-19 13:45

当可解释人工智能遇上知识图谱

来源：知乎—机器学习小谈地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386458680本文约6100字，建议阅读10分钟可解释人工智能遇上知识图谱。

数据派THU·2022-11-19 13:07

对GNN（图神经网络）的初步了解

然而现实世界中并不是所有的事物都可以表示成一个序列或者一个网格，例如社交网络、知识图谱、复杂的文件系统等（图2），也就是说很多事物都是非结构化的相比于简单的文本和图像，这种网络类型的非结构

天上掉下来个程小白·2022-11-19 10:39

什么是知识图谱？

目录前言1.什么是知识图谱2.知识图谱的通用表示方式3.知识图谱的应用3.1搜索3.2问答3.3辅助大数据分析4.知识图谱的构建4.1流程概述4.2知识抽取4.3知识融合4.4知识推理5.知识图谱和NLP

cuguanren·2022-11-17 21:47

【机器学习】学习成长路线图（初学者到专业科学家必备）

机器学习–学习成长路线图学习流程图入门方向与进阶方向路线1：机器学习算法工程师路线2：数据科学家路线3：异构并行计算工程师路线4：语音识别工程师路线5：计算机视觉工程师路线6：自然语言处理工程师路线7：知识图谱工程师路线

鼠小米·2022-11-17 07:11

知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战

知识图谱问答系统任务和意义问答系统（QusstionAnsweringSystem,QASystem）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市

·2022-11-17 03:08

知识图谱--知识抽取

知识抽取–潘登同学的KG笔记文章目录知识抽取--潘登同学的KG笔记前言知识抽取实体识别与分类实体识别解码策略指针网络关系抽取基于模板的方法基于机器学习的模型深度学习模型总结属性补全概念抽取基于模板的抽取基于百科的抽取基于机器学习的抽取总结事件识别与抽取模式匹配机器学习--基于特征机器学习--基于结构机器学习--基于神经网络知识抽取技术前沿少样本知识抽取零样本知识抽取终身知识抽取前言知识抽取是知识图

PD我是你的真爱粉·2022-11-14 13:51

知识图谱表示学习-TransE算法

知识图谱表示学习-TransE算法表示学习知识图谱表示学习TransE（这是一篇小白入门笔记，请勿转载）表示学习表示学习是一个利用模型自动地学习数据的隐式特征的过程，以此来计算得到对学习对象来说相比原始数据更好的表示形式

satellite_wx·2022-11-14 13:17

知识图谱学习笔记－知识图谱介绍

一、什么是知识图谱？

BUPT-WT·2022-11-14 13:17

知识图谱从0到-1的笔记——4.知识抽取与知识挖掘

开始知识图谱从0到-1，用的书是《知识图谱方法、实践与应用》，做些阅读笔记，如有错误内容，望各位指正。

大墅哥哥·2022-11-14 13:17

王昊奋知识图谱学习笔记--第三讲知识抽取与知识挖掘（上）

本文是基于王昊奋老师的知识图谱入门教程第三讲内容的学习笔记。

行路南·2022-11-14 13:46

【知识图谱赵军学习笔记】第六章关系抽取

第六章关系抽取任务概述任务分类任务难点相关测评限定域关系抽取基于模板的关系抽取方法基于机器学习的关系抽取方法有监督的关系抽取方法基于特征工程的方法基于核函数的方法基于神经网络的方法开放域关系抽取任务概述关系抽取是指自动识别实体之间具有的某种语义关系，可分为二元关系抽取和多元关系抽取，其对问答系统、智能客服、聊天机器人、语义搜索等应用十分重要二元关系抽取：是指两个实体间的关系，用(arg1,rela

JYNjyn666·2022-11-14 13:45

装备保障性验证知识图谱构建方法研究-学习笔记

装备保障性验证知识图谱构建方法研究领域知识图谱构建在逻辑层面，知识图谱通常可以划分为数据层和模式层两个层次。

ChanYeol666·2022-11-14 13:14

知识图谱赵军学习笔记（七）--事件抽取

事件抽取事件是发生在某个特定的时间点或时间段、某个特定的地域范围内，由一个或者多个角色参与的一个或者多个动作组成的事情或状态的改变。几个要素是事件发生的时间，地点，参与事件的角色以及与之相关的动作或者状态的改变。同一个类型的事件中不同粒度的时间、地点、角色代表了不同的事件实例。事件抽取的定义主要研究如何从描述事件信息的文本中抽取出的用户感兴趣的事件信息并以结构化的形式呈现出来。相关概念：事件指称是

imagination_gogo·2022-11-14 13:43

知识图谱赵军学习笔记（六）--关系抽取

关系抽取实体之间的关系是知识图谱中不可或缺的部分，不同的关系将独立的实体连接。

imagination_gogo·2022-11-14 13:13

知识图谱学习笔记四（知识抽取与挖掘）

犀利哗啦760596103·2022-11-14 13:42

知识图谱介绍-我的学习笔记

在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜

普通网友·2022-11-14 13:12

人工智能笔记13 --知识图谱（1）

概况搜索核心需求：让搜索通往答案Ø无法理解搜索关键词Ø无法精准回答根本问题Ø缺乏大规模背景知识Ø传统知识表示难以满足需求知识图谱狭义概念知识图谱(KnowledgeGraph,KG)本质上是一种大规模语义网络

JamSlade·2022-11-14 13:09

12个领域，55部分， AI 学习资源全整理

ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱

weixin_30642561·2022-11-14 07:32

线性代数知识点汇总:行列式和矩阵

线性代数知识点汇总知识图谱线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。

诸葛小猿·2022-11-13 18:44

论文浅尝 – KDD2020 | 使用图对比编码的图神经网络预训练模型

论文笔记整理：陈名杨，浙江大学在读博士生，研究方向为知识图谱表示学习。图表示学习是一个当前关注度较高的领域，并且有许多真实的应用。

开放知识图谱·2022-11-13 11:58

当大火的文图生成模型遇见知识图谱，AI画像趋近于真实世界

作者：朱祥茹、段忠杰、汪诚愚、黄俊导读用户生成内容（UserGeneratedContent，UGC）是互联网上多模态内容的重要组成部分，UGC数据级的不断增长促进了各大多模态内容平台的繁荣。在海量多模态数据和深度学习大模型的加持下，AI生成内容（AIGeneratedContent，AIGC）呈现出爆发性增长趋势。其中，文图生成（Text-to-imageGeneration）任务是流行的跨模态

阿里云大数据AI技术·2022-11-11 15:40

强化学习游戏攻略

文字类冒险游戏是一种玩家必须通过文本描述来了解世界，通过相应的文本描述来声明下一步动作的游戏．这类游戏中强化学习智能体根据接收到的文本信息进行自动响应，以实现规定的游戏目标或任务（例如拿装备、离开房间等）．强化学习善于序列决策，知识图谱善于建模文本的语义和结构信息

小蜗子·2022-11-11 13:29

人工智能导论

人工智能导论人工智能定义及其研究目标人工智能发展历史知识及其表示知识图谱人工智能关键技术机器学习（ML）神经网络与深度学习自然语言处理计算机视觉语音处理人工智能行业应用人工智能定义及其研究目标智能至少包括三个方面能力

卡卡龙zjq·2022-11-11 07:53

你关心的「自动驾驶目标检测算法」组团来了！| Paper连击vol.5

⚡【Paper连击】第一期：知识图谱的技术应用【Paper连击】第二期:模型压缩加速【Paper连击】第三期：系统推荐算法回答【Paper连击】第四期：生成对

TechBeat人工智能社区·2022-11-10 07:58

“未来杯”第二届知识图谱锦标赛小组赛结果及16强总决赛名单公布

以“让知识构建未来”为主题的“未来杯”第二届知识图谱锦标赛于2022年10月22日和23日两天，迎来了32进16的小组赛环节。

AITIME论道·2022-11-09 15:53

让知识构建未来—知识图谱技术与应用 | AI TIME-33

以深度学习为代表的人工智能获得巨大进展，但深度学习的不可解释性已成为制约其发展的障碍，“理解”与“解释”是人工智能需要攻克的下一个挑战，而知识图谱为“可解释的人工智能”提供了全新的视角和机遇，并带来新科技

AITIME论道·2022-11-09 15:52

【基于知识图谱的前后端（vue+django）分离的问答系统的设计与实现（一）：总体介绍】

基于知识图谱的前后端（vue3+django）分离的问答系统的设计与实现基于知识图谱的前后端（vue3+django）分离的问答系统的设计与实现（一）：总体介绍基于知识图谱的前后端（vue3+django

面向狗头编程·2022-11-09 11:54

大数据分析-第九章知识图谱

Lecture9-知识图谱1.知识图谱知识图谱概念知识图谱内涵知识图谱优势知识图谱价值典型知识图谱2.知识图谱概念知识图谱(KnowledgeGraph)本质上是一种大规模语义网络(semanticnetwork

SpriCoder·2022-11-09 10:33

知识图谱认知智能理论与实战----------第一章知识图谱概述

文章目录一.什么是知识图谱二.DIKW模型三.知识图谱技术体系四.知识图谱辨析I.知识图谱与自然语言处理II.知识图谱与图数据库III.知识图谱与语义网络IV.知识图谱与搜索引擎一.什么是知识图谱知识图谱

Marry Andy·2022-11-09 10:20

知识图谱初步学习（一）——本体+Protege新手学习

本体详解）1.本体概念2.本体分类3.本体组成4.本体构建方法5.本体构建的原则6.本体应用一、protege简介二、软件使用步骤1.安装2.使用3.案例三、问题解决方案汇总前言（本体详解）在开始学习知识图谱的过程中

微莱羽墨·2022-11-07 15:51

【机器学习系列】概率图模型第三讲：深入浅出无向图中的条件独立性和因子分解

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，先注意一下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，

CHEONG_KG·2022-11-07 11:37

深度学习知识图谱笔记

最近花了几天时间对目前常用神经网络模型(backbone)，生成对抗GAN，模型压缩，NPL，距离计算，优化器进行了分类整理，用简短的几句话对相关特性进行了总结描述，如有误请指正，方便强化记忆，供学习、选型、面试。详细组件功能介绍请参考其它博文。没有什么是一张图解决不了的，如果有就再画一张目录1神经网络模型(backbone)2生成对抗3模型压缩4NPL5距离计算6常用名词7优化器8强化学习1神经

*沧海明月*·2022-11-07 08:48

针对知识图谱学习的高效超参搜索算法

超参数调优对于知识图谱学习是一个重要问题，会严重影响模型性能，但由于模型训练时间长，现有的超参数搜索算法往往效率低下。为解决这一问题，我们详细地分析了不同超参数的性质，及子图到全图的迁移能力。

AITIME论道·2022-11-05 14:26

情感分析技术在美团推荐系统中的探索与应用

智能推荐系统·2022-11-05 09:26

【知识图谱论文】视觉语境对知识图谱真的有帮助吗?表征学习视角

ARepresentationLearningPerspective发表期刊：ACMMM等级：CCFA摘要：由于现实世界中的许多知识具有多模态的特性，视觉模态在知识图谱和多媒体领域引起了广泛的关注。

Wwwilling·2022-11-04 06:05

SpringBoot 运维实用篇笔记

实用篇是在基础篇的根基之上，补全SpringBoot的知识图谱。比如在基础篇中只给大家讲了yaml的语法格

??? while(1) \122\120·2022-11-02 19:47

WWW 2021有哪些值得读的图机器学习相关论文？

PaperWeekly·2022-10-31 11:32

知识增强的预训练语言模型系列之KEPLER：如何针对上下文和知识图谱联合训练

©原创作者|杨健论文标题：KEPLER:Aunifiedmodelforknowledgeembeddingandpre-trainedlanguagerepresentation收录期刊：TACL论文链接：https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00360/98089/项目地址：https://github.com/THU-K

NLP论文解读·2022-10-31 11:32

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