BSV知识库第46页

实体消歧综述整理

]段宗涛,李菲,陈柘.实体消歧综述[J].控制与决策,2021,36(05):1025-1039.DOI:10.13195/j.kzyjc.2020.0388.文章目录分类按实体任务领域划分按有无目标知识库划分按链接知识库类型划分词义消岐命名实体识别方法基于无监督聚类的消岐系统

路过的风666·2022-12-02 18:36

论文浅尝 - AAAI2020 | 从异质外部知识库中进行基于图的推理实现常识知识问答...

最近的研究要么从昂贵的人类注释中生成证据，要么从结构化或非结构化知识库中提取证据，而这些无法同时利用这两种资源。在这项工作中，建议自动从异构知识源中提取证据，并根据提取

开放知识图谱·2022-12-02 16:05

【AAAI2023】视觉辅助的常识知识获取Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition 个人学习笔记

视觉辅助的常识知识获取摘要：大规模的常识知识库为广泛的AI应用提供了能力，其中常识知识的自动提取extractionofcommonsenseknowledge(CKE)是一个基本和具有挑战性的问题。

追梦Hocking·2022-12-02 16:34

【论文翻译】CN-DBpedia: A Never-Ending Chinese Knowledge Extraction System

【论文翻译】CN-DBpedia:ANever-EndingChineseKnowledgeExtractionSystem摘要1引言2系统架构3降低人力成本3.1跨语言的实体类型3.2信息框补全4知识库更新

闫斌_BeanYon·2022-12-02 00:10

Zero-shot

什么是Zero-shot在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。

六六fan·2022-12-01 20:31

基于Neo4j的网络安全知识图谱构建分析

首先，设计了网络安全本体模型；其次，将权威知识库作为数据源，利用Scrapy爬虫框架采集网络安全数据并进行知识抽取，深入研究知识融合技术对实体进行对齐；最后，使用Neo4j图数据库实现网络安全知识图谱的构建

宋罗世家技术屋·2022-12-01 17:39

达摩院文档级关系抽取新数据集和五元组抽取新任务

©PaperWeekly原创·作者|邴立东、谭清宇等单位|AlibabaDAMO,NUS,SUTD关系抽取（RE）是NLP的核心任务之一，是构建知识库、事件抽取等下游应用的关键技术。

PaperWeekly·2022-12-01 10:10

自底向上构建知识图谱

——辛格博士，fromGoogle.知识图谱，是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和

顽强的小豆子·2022-12-01 08:35

一文揭秘！自底向上构建知识图谱全过程

其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。

Omni-Space·2022-12-01 08:05

深度学习+知识图谱，一个不小心就顶流的话题

不过，到底什么是知识图谱，却发现各家的理解差异很大——有人大唱赞歌，说知识图谱能够提炼经验、智慧；也有人大泼冷水，说知识图谱的“知识库”，实际就是数据库，顶多再加个数据可视化。

hzbooks·2022-12-01 08:32

CIKM 2020 | 一文详解美团6篇精选论文

CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的国际学术会议，自1992年以来，CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员，为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛

文文学霸·2022-12-01 05:00

_csv_酷徒编程知识库...

这应该可以让你知道该怎么做：>>>v=open('C:/test/test.csv')>>>r=csv.reader(v)>>>row0=r.next()>>>row0.append('berry')>>>printrow0['Name','Code','berry']>>>foriteminr:...item.append(item[0])...printitem...['blackberry'

weixin_39864682·2022-11-30 16:36

【人工智能学习总结】第三章搜索策略（1）

换言之，就是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条使问题获得解决的推理路线的过程（2）类型①按是否使用启发式信息：盲目搜索、启发式搜索；②按问题的表示方式：状态空间搜索

Beixun_Qili·2022-11-30 14:33

【人工智能学习总结】第二章知识表示（1）

常识性知识（通识知识）、领域性知识（专业性知识）；③按作用效果：事实性知识（叙述性知识，常以“......是......”的形式出现）、过程性知识（规则、定律、定理构成）、控制性知识（元知识或超知识，是知识库中的高层知识

Beixun_Qili·2022-11-30 14:03

知识图谱的经典知识库总结

文章目录1早期的知识库项目1、Cyc2、WordNet3、ConceptNet2互联网时代的知识图谱1Freebase2DBpedia3Schema.org4Wikidata5BabeINet6NELL

Weiyaner·2022-11-30 10:02

计算机导论学习综合训练及其答案

计算机导论学习综合训练及其答案文章目录计算机导论学习综合训练及其答案单项选择题判断题填空题问答题单项选择题第1题智能计算机的组成有：知识库、()、智能接口系统、应用系统。

屹力97·2022-11-29 14:03

项目实战：如何构建知识图谱

CN-DBpedia构建流程知识库可以分为两种类型，一种是以Freebase，Yago2为代表的CuratedKBs，主要从维基百科和WordNet等知识库中

敲代码的胖虎·2022-11-29 13:49

Flowable入门系列文章96 - 流程定义列表

GET知识库/流程定义表1.进程定义列表-URL参数参数需要值描述版没有整数只返回给定版本的流程定义。名称没有串只返回给定名称的流程定义。nameLike没有串只返回具有名称的流程定义。

分享牛·2022-11-27 19:18

CIKM 2022最佳论文：融合图注意力机制与预训练语言模型的常识库补全

与传统的知识库（KG）不同，常识库（CKG）中的节点通常由自由格式的文本表示，并且比传统的KG规模更大，更稀疏。因此，这对传统的知识库补全（KBC）方法造成了挑战。

PaperWeekly·2022-11-27 10:01

论文阅读1：AMIE: Association Rule Mining under Incomplete Evidencein Ontological Knowledge Bases

当前ILP系统不能用于语义知识库：因为1）ILP需要否定语句作为反例，但语义知识库通常不包含否定陈述。2）运行很慢。无法处理KB提供的大量数据。本文AMIE特点：系统被设计在OWA(开放

huihui冲啊·2022-11-27 04:08

【知识图谱】知识图谱嵌入模型简介

来自：MIRALab知识图谱(KnowledgeGraphs)是大规模语义网络知识库，采取符号化的知识表示方式，利用三元组来描述具体的知识，并以有向图的形式对其进行表示和存储，具有语义丰富、结构友好、易于理解等优点

zenRRan·2022-11-27 03:32

第二次作业：深度学习基础

对比于传统程序的组成（数据结构+算法），专家系统的组成主要是知识库和推理机。知识库从专家处获取相应的知识（如视频中提到的德语翻译专家），为推理机构建基本规则。

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:34

大数据基础之Hive（四）—— 常用函数和压缩存储

Duktig丶·2022-11-26 09:01

人工智能——推理基本概念

基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识

weixin_33991418·2022-11-26 02:06

智能体相关概念

1.3智能体与对象的区别1、智能体通常拥有自己的知识库和

__________习惯·2022-11-26 02:33

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：概述【将知识图谱中的实体、关系进行Embedding表示】

一、KGE简介知识图谱嵌入(KnowledgeGraphEmbedding,KGE)学习知识库中的实体和关系的Embedding表示，是语义检索、知识问答、推荐等众多应⽤的基础研究。

u013250861·2022-11-25 16:46

知识图谱-KGE-模型：概述【翻译模型：Trans系列】【双线性模型：DisMult、ComplEx】【神经网络模型：ConvE、CapsE】【双曲几何模型：MuRP】【旋转模型：RotatE】

知识图谱嵌入(KnowledgeGraphEmbedding,KGE)学习知识库中的实体和关系的Embedding表示，是语义检索、知识问答、推荐等众多应⽤的基础研究。

u013250861·2022-11-25 16:46

CrossAttention KBQA

Overview本文的任务依然是给定一个问题，模型根据知识库生成一组答案。这篇文

lzk_nus·2022-11-25 15:56

产生式系统实验程序-人工智能实验

按照提示输入相应的条件，根据知识库推理得出相应的结论。结果展示代码：#特征数组 yinxipeng201906020103characterist

一只搬砖狗·2022-11-25 07:34

人工智能实验-动物识别系统

2．用一阶谓词逻辑和产生式规则作为知识表示，利用产生式系统实验程序，建立知识库，分别运行正、反推理。四、实验算法：本次实验我实现了动物识别系统的产生

_码到成功_·2022-11-25 07:33

动物识别产生式系统

动物识别产生式系统一、实验目的这是一个简单的动物识别产生式系统教学实例，通过本实验让学生理解并体会知识库与控制系统相互独立的智能产生式系统与一般程序的区别，为以后设计并实现复杂的专家系统奠定基础。

Ivan-Li·2022-11-25 07:00

产生式系统实验报告人工智能原理实验

目录一、实验主要步骤①.设计规则，编辑知识库。②.设计界面，将数据库实现人机交互，用tkinter来展示整个系统。③.推理算法介绍。

爱学习的小颜·2022-11-25 07:27

KBQA是个啥？

KBQA的全称是基于知识库问答（KnowledgeBaseQuestionAnswering），即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。

云孚科技北京有限公司·2022-11-25 06:57

【BAT机器学习面试题】前100题汇总及勘误（上）

我们将通过这个系列索引绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点，它将是一个足够庞大的机器学习和深度学习面试库/知识库，通俗成体系且循序渐进。

深度学习世界·2022-11-25 05:02

论文导读 | 使用预训练语言模型作为知识库的可能性

引言近年来，预训练语言模型在NLP领域展现出了强大的能力而被广泛采用，成为了解决NLP问题的“银弹”。借助大规模数据集、以Transformer为代表的深度神经网络模型、以及设计好的自监督预训练（pre-train）任务，预训练语言模型展现出了强大的泛化能力，经过微调（fine-tune）后在各个下游任务中得到了优秀的成果，其强大性能让人对其学习到的内容产生了兴趣：预训练语言模型是否真的在预训练过

PKUMOD·2022-11-24 15:29

元数据管理-解决方案调研二：元数据管理解决方案——Saas/内部解决方案（1）

DataGalaxy地址：The360°DataCatalogfordatagovernance-DataGalaxy特点：实现数据治理最佳方式1、理解业务数据并可以共享通用定义；即由团队成员共同维护定义业务术语词汇的知识库

mylife512·2022-11-23 21:45

NLP知识抽取三个核心子任务：实体识别、关系抽取、事件抽取简述

知识抽取：通过识别、理解、筛选、格式化，把文献中的各个知识点抽取出来，以一定形式存入知识库中的过程。目的是增强信息的可使用性和可重用性，这个过程同时又可以看作对现有的非结构化信息的语义标注过程。

CrystalheartLi·2022-11-23 20:24

20 年，缔造了 Google 互联网王国！

2018年，许多人都使用Google的软件搜索人类的知识库、互相通信、工作、内容消费，并推动着互联网的发展。今年是Google的20岁生日，它已经发展成为历史上最具影响力的公司之一，无人能出其右。

gb4215287·2022-11-23 19:14

基于FAQ的智能问答(二): 召回篇

召回的目标是从知识库中快速的召回一小批与query相关的候选集。所以召回模型的评价方法，主要侧重于响应时间和top@n的召回率两个方面。

nghuyong·2022-11-22 23:59

基于FAQ的智能问答(三): 精排篇

在上一篇中已经介绍了，给定一个用户的query如何从知识库中快速准确的召回一小批相关的问题，本篇将继续介绍如何对这一小批问题进行精排，最终构建出answer返回给用户。

nghuyong·2022-11-22 23:29

mxm智能教育机器人无法智能对话_关于智能语音机器人使用中可能出现的问题

智能语音机器人=AI人工智能+语音识别技术+语音知识库+话术逻辑+智能学习的科技进化的产物，尤其在电销领域的一个成功的落地应用。

六七北樾·2022-11-22 20:57

智能机器人无法智能对话_关于智能语音机器人使用中可能出现的问题

智能语音机器人=AI人工智能+语音识别技术+语音知识库+话术逻辑+智能学习的科技进化的产物，尤其在电销领域的一个成功的落地应用。

vx897857410·2022-11-22 20:26

人工智能复习笔记

知识阈值理论强调知识对于智能的重要意义和作用：智能就是在巨大知识库中迅速找到一个满意解的能力进化理论对外界事物的感知能力、对动态环境的适应能力是智能的重要基础及组成部分。

DK弥彦·2022-11-22 13:24

如何正确的选择智能语音电话机器人及它的优势

一套优秀的话术是通过不断的打磨优化；话术的优化源于知识库数据的累积和各种有问题对答的批改；才能在面对客

噗噗哥·2022-11-22 12:23

AI智能电销机器人源码/人工智能

话术主要包括录制、流程、知识库等及部分内容。话术录制话术录制分为两种，一是真人录音，寻找专业的播音员，将销售话术录制为音频文件，每种情况单独为一个音频文件。

噗噗哥·2022-11-22 12:53

知识图谱-实体消歧（语义消歧）

命名实体指称多样性:一个命名实体可以用多种方式表达．命名实体指称歧义性:一个指称可能表示不同的命名实体．命名实体聚类消歧命名实体链接消歧命名实体聚类消歧是利用聚类算法来对实体进行消歧．命名实体链接消歧则是借助外部知识库将待消歧命名实体指称链接到外部知识库中对应实体来进行消歧

been_through·2022-11-22 05:09

论文阅读：Modeling relational data with graph convolutional networks

我们引入了关系图卷积网络（R-GCN），并将其应用于两个标准的知识库完成任务：链接预测（恢复缺失事实，即主谓对象三元组）和实体分类（恢复缺失实体属性）。

小粥铺·2022-11-22 01:19

实体对齐实战：基于字符串匹配的实体对齐任务代码+数据

实体对齐是对于给定的两种知识库，找到分别位于两个知识库中的相同实体。本教程通过加载和预处理数据、构建本体体系、构建实例和实体对齐算法得到一个可以应用的实体对齐工具。

数学是算法的灵魂·2022-11-21 14:48

实战二十六：基于字符串匹配的实体对齐任务代码+数据（可作为毕设）