knowledge】

知识图谱领域有哪些最新研究进展？不妨从EMNLP 2021录用论文寻找答案

©原创·作者|王馨月学校|四川大学本科生研究方向|自然语言处理SciClaim论文标题：ExtractingFine-GrainedKnowledgeGraphsofScientificClaims:DatasetandTransformer-BasedResults
PaperWeekly·2023-01-25 11:01

FastSpeech2

作者：YiRen单位：浙大&微软会议：abstractFastSpeech的训练依赖自回归的teachermodel用于durationprediction，以及knowledgedistillation
林林宋·2023-01-25 07:44

Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings论文：ImprovingKnowledgeTracingviaPre-trainingQuestionEmbeddings
sereasuesue·2023-01-24 15:09

[论文翻译] Improving Knowledge Tracing via Pre-training Question Embeddings

摘要知识追踪(KT)定义了根据学生的历史反应预测他们是否能正确回答问题的任务。尽管许多研究致力于利用问题信息，但问题和技能中的大量高级信息尚未被很好地提取，这使得以前的工作难以充分执行。在本文中，我们证明了通过在丰富的边信息上为每个问题预训练嵌入，然后在获得的嵌入上训练深度KT模型，可以实现KT的巨大收益。具体而言，边信息包括问题难度和问题与技能二分图中包含的三种关系。为了预训练问题嵌入，我们建议
z.q.xiao·2023-01-24 15:34

linux文件系统

转载：http://www.opsers.org/linux-home/base/the-knowledge-that-one-day-learn-linux-file-system.html引言文件系统是操作系统最为重要的一部分
「已注销」·2023-01-24 14:29

《Improving BERT-Based Text Classification With Auxiliary Sentence and Domain Knowledge》论文笔记

模型模型部分与Bert论文完全一致，只是为分类任务的输入样本构建了“辅助序列”——这种方法只适用于“单序列分类”，对于“语句相似性”等句对分类任务不适用。上图输入部分的aia_iai表示的是人工构建的辅助序列的token。作者提出三种构建“辅助序列”的策略，1）辅助序列是一个不包含标签信息的问句，用BERT4TC-AQ标识；2）辅助序列是只包含一个标签名称的文本描述，用BERT4TC-AA标识；3
凯子要面包·2023-01-23 13:48

KnowIT VQA:Answering Knowledge-Based Questions about Videos心得体会

前段时间看了movieQA相关论文后，想要继续了解关于videoQA的相关知识，所以找到了这篇《KnowITVQA:AnsweringKnowledge-BasedQuestionsaboutVideos
untitled713·2023-01-23 13:46

K-BERT,KnowBERT,KEPLER,KELM,K-Adapter,CoLAKE_biji

K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph.对于每个句子抽取出三元组，构建sentencetree，与原始句子合并一起编码position
wang2008start·2023-01-23 13:46

【论文向】Knowledge-Based Systems Multi-interest Semantic Changes Over Time in Short-Text Microblogs

【论文向】LNCS2020-多主题的时序短文本挖掘Knowledge-BasedSystemsMulti-interestSemanticChangesOverTimeinShort-TextMicroblogs
挚爱FXJ·2023-01-23 13:15

论文简读-BERT-INT-《 A BERT-based Interaction Model For Knowledge Graph Alignment》

论文简读-BERT-INT-《ABERT-basedInteractionModelForKnowledgeGraphAlignment》会议：IJCAI2020源码：https://github.com
六娃_lw·2023-01-23 13:44

论文记录：Towards Knowledge-Based Recommender Dialog System

Endtoendknowledge-based,recommendationdialogsystem.Recommendationsystem:CF(collaborativefiltering),neuralnetworks
zy04·2023-01-23 13:13

EMNLP-RE-Incorporating medical knowledge in BERT for clinical relation extraction

IncorporatingmedicalknowledgeinBERTforclinicalrelationextraction目录IncorporatingmedicalknowledgeinBERTforclinicalrelationextraction
QianTu&·2023-01-23 13:41

Knowledge-based-BERT（一）

多种预训练任务解决NLP处理SMILES的多种弊端，代码：Knowledge-based-BERT，原文：Knowledge-basedBERT:amethodtoextractmolecularfeatureslikecomputationalchemists
_森罗万象·2023-01-23 13:40

Fusion-Extraction Networkfor Multimodal Sentiment Analysis（CCF C类）

本篇文章发表在2020年的Pacific-Asiaconferenceonknowledgediscoveryanddatamining会议，是关于图像和文本情感分类。
一直在路上的程序猿·2023-01-23 10:03

弯曲或折断

首先我们看一下耦合-解耦与得墨忒耳法则/迪米特法则得墨忒耳定律（LawofDemeter，缩写LoD）亦称为“最少知识原则（PrincipleofLeastKnowledge）”，是
蜗牛慢慢向上爬·2023-01-23 06:19

吐血整理！12种通用知识图谱项目简介

作者：王楠赵宏宇蔡月来源：大数据DT（ID：hzdashuju）通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（EncyclopediaKnowledgeGraph）和常识知识图谱（CommonSenseKnowledgeGraph
大数据v·2023-01-22 18:59

知识图谱的概述

目录1.知识图谱的起源2.知识图谱的基本概念3.知识图谱的应用1.知识图谱的起源知识图谱（KnowledgeGraph）的概念在2012年由Google公司提出，意在利用其作为知识库来提高搜索引擎的性能
放羊人的程序猿·2023-01-22 18:29

Github上的一些优秀的知识图谱项目*

利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库https://github.com/lemonhu/stock-knowledge-graph医疗保险领域知识图谱https://github.com
stay_foolish12·2023-01-22 18:59

知识图谱简介

知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)已成为组织世界结构化知识的一种引人注目的抽象，并作为一种整合从多个数据源中提取的信息的方式。
半月夏微凉·2023-01-22 18:59

CVPR 2021 | 基于模型的图像风格迁移

已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/371101640本文从另外一个角度解读，澳洲国立大学郑良老师实验室CVPR2021新工作《VisualizingAdaptedKnowledgeinDomainTransfer
Amusi（CVer）·2023-01-21 02:58

华师农业知识图谱（Agriculture_KnowledgeGraph）项目环境构建指南

本次项目所用到的资源包括pyhon3，java11，neo4j以及一系列pip依赖。下面按照顺序进行项目的安装说明。1.Python3（该部分参考：Anaconda安装教程（超详细）_anaconda安装教程csdn_星星味的可乐的博客-CSDN博客）Python3的环境搭建需要下载Anaconda，一个开源的Python发行版本。不过Anaconda的官网下载速度较慢，这里点击清华开源镜像链接（
SKRRAY·2023-01-20 21:34

多项式知识的 zkSNARK

PetkusM.Whyandhowzk-snarkworks:Definitiveexplanation[J].arXivpreprintarXiv:1906.07221,2019.KilianJ.Anoteonefficientzero-knowledgeproofsandarguments
山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2023-01-20 15:26

零知识证明：zk- ASM可能代表Web2和Web3的现实汇合点

零知识证明：zk-ASM可能代表Web2和Web3的现实汇合点简介零知识证明，特别是zk-SNARK(SuccinctNon-interactiveArgumentsofKnowledge)可能是Web3
chinadefi·2023-01-20 14:14

《论文阅读》开放域对话生成——融合个性和知识并基于检索增强的回复生成

融合个性和知识并基于检索增强的回复生成前言简介GitHub地址思路出发点相关知识语义匹配Bi-encoderCross-encoderPloy-encoderDensepassageretriever(DPR)模型架构核心思想实现细节KnowledgeSelectorPersonaSelectorQuery-EnhancedGenerator
365JHWZGo·2023-01-20 14:16

论文-Towards knowledge-based recommender dialog system

题目Towardsknowledge-basedrecommenderdialogsystem简介这是一篇ACL-2019的文章，该论文提出了一个称为KBRD的框架，它是一个基于知识图谱的推荐对话系统，
えド·2023-01-20 05:30

EMNLP2021 generation相关论文

ContrastiveDomainAdaptationforQuestionAnsweringusingLimitedTextCorpora$Q^2$:EvaluatingFactualConsistencyinKnowledge-GroundedDialoguesviaQuestionGenerationandQuestionAnsweringALarge-ScaleDatasetforEmpa
wang2008start·2023-01-20 05:59

什么是知识图谱（Knowledge Graph）（上）

本文参考了MayankKejriwal的新著《Domain-SpecificKnowledgeGraphConstruction》（2019年）最近几年，knowledgegraph（KG）作为AI（人工智能
blueorris·2023-01-19 20:27

数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用 --------http://blog.csdn.net/gongfs/archive/2006/03/17/627244.aspx

数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用一幅凝固的油画Keywords:datamining，Knowledgediscoveryindatabases，DM，KDD，CRISP－DM，Internet概念基于
ruixj·2023-01-19 09:24

GIKT论文学习

GIKT:AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracing文章和代码：https://github.com/Rimoku/GIKTGIKT代码详解：待补充目录摘要实验结果介绍相关工作定义
多尝试多记录多积累·2023-01-18 23:55

GIKT:A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing

论文地址：[2009.05991]GIKT:AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracing(arxiv.org)代码地址：ApexEDM/GIKT:GIKT
奥特曼熬夜不sleep·2023-01-18 23:55

GIKT: A Graph-based Interaction Model forKnowledge Tracing

基于图的知识追踪：问题描述：给定一组练习序列X={x1,x2,......xt},xi={qi,ai}【ai是0或1，表示是否正确回答】和新问题qt，目标：预测学生正确回答新问题的概率p问题技能关系图，一个问题对应多个技能，一个技能与多个问题相关【ni--与问题qi相关的技能的数目nj--与技能sj相关的问题的数目】总体框架：使用GCN学习在问题-技能关系图上聚合的问题和技能表示，使用递归层对知识
幸运满当当ღ·2023-01-18 23:25

[论文翻译] GIKT: A Graph-based Interaction Model forKnowledge Tracing

摘要随着在线教育的快速发展，知识追踪（KT）已成为追踪学生知识状态并预测他们在新问题上的表现的基本问题。在线教育系统中的问题通常很多，并且总是与更少的技能相关联。然而，以往的文献未能将问题信息与高阶问题-技能相关性结合起来，这主要受到数据稀疏性和多技能问题的限制。从模型的角度来看，以前的模型很难捕捉到学生运动历史的长期依赖性，也无法以一致的方式对学生问题和学生技能之间的相互作用进行建模。在本文中，
z.q.xiao·2023-01-18 23:54

GIKT: A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing

GIKT:AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracing主要内容GIKT:AGraph-basedInteractionModelforKnowledgeTracingAbstract1Introduction2RelatedWork2.1KnowledgeTracing2.2GraphNeuralNetworks3Preliminarilies4T
Highlight_Jin·2023-01-18 23:54

基于知识图谱嵌入的药物靶标发现

Discoveringproteindrugtargetsusingknowledgegraphembeddings链接：Discoveringproteindrugtargetsusingknowledgegraphembeddings
hblg_bobo·2023-01-18 18:58

【论文速递】CCDC2021 - 轻量级网络的结构化注意知识蒸馏

【论文速递】CCDC2021-轻量级网络的结构化注意知识蒸馏【论文原文】：StructuredAttentionKnowledgeDistillationforLightweightNetworks获取地址
長__安·2023-01-18 14:09

特定领域知识图谱(DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合方案

特定领域知识图谱(Domain-specificKnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】-文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障0.前言本项目主要围绕着特定领域知识图谱
·2023-01-18 12:39

CIKM 2021 | FKGE：差分隐私的联邦知识图谱嵌入

本文介绍我们最近的一项被CIKM2021录用的工作《DifferentiallyPrivateFederatedKnowledgeGraphsEmbedding》：Paper：https://arxiv.org
AITIME论道·2023-01-18 11:29

知识蒸馏

深度学习的缺点二什么是知识蒸馏2.1模型压缩2.2什么是学习2.3什么是知识蒸馏2.4知识蒸馏的一般流程三知识蒸馏的分类3.1模型结构的种类3.2知识的分类3.3如何蒸馏四输出层知识蒸馏《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork
_Old_Summer·2023-01-18 09:15

知识蒸馏 示例代码实现及下载

知识蒸馏代码实现论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》*源码以Github为准Github链接：https://github.com/yeqiwang/KnowledgeDistilling1
今生有幸.~·2023-01-18 09:15

eye tracking for everyone-内容概要

作者通过用自己采集的数据集GazeCapture，训练了自己的iTracker网络，并用darkknowledge的方法在手机上训练了一个小型的实时fasternetwork。视点估计又被分为基于模
kiki_1994·2023-01-18 01:11

Squarespace与WordPress –哪个更好？ （优点和缺点）

SquarespaceandWordPressaretwopopularwebsitebuildersthatallowyoutoeasilycreateawebsitewithoutanytechnicalskillsorprogrammingknowledge.Squarespace
cumyupx7788305·2023-01-17 22:55

【Mixed Pooling】《Mixed Pooling for Convolutional Neural Networks》

RSKT-2014Internationalconferenceonroughsetsandknowledgetechnology文章目录1BackgroundandMotivation2ReviewofConvolutionalNeuralNetworks3Advantages
bryant_meng·2023-01-17 11:12

FreeDOM —— 一个可迁移的网页信息抽取模型

在网页中抽取结构化信息是一种非常重要的知识获取（KnowledgeDiscvoery）方式。为了构建一个领域的知识图谱，往往需要从涉及这个领域的众多网站中抽取结构化信息，从而促进知识库的补全和扩展。
AITIME论道·2023-01-16 17:51

知识蒸馏

方法介绍referencenameyear,publicationtitleKnowledgeLossURLreferencenameyear,publicatio
hi我是大嘴巴·2023-01-16 15:20

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

1、DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkHinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取
迷路在代码中·2023-01-16 15:48

Knowledge Distillation(KD) 知识蒸馏 Pytorch实现

简单实现，主要为了理解其原理importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorch.nnimportCrossEntropyLossfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoader,SequentialSamplerclassmodel(nn.Module):def__init__(self,i
hxxjxw·2023-01-16 15:48

解耦知识蒸馏（Decoupled Knowledge Distillation，DKD）论文解读

论文简介：1、为了提供研究logit蒸馏的新观点，本文将经典的KD损失重新表述为两个部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识精馏（NCKD）。2、TCKD传递了关于训练样本“难度”的知识，而NCKD是logit蒸馏工作的突出原因。3、揭示了经典KD损失是一个耦合公式，既抑制了NCKD的有效性，又限制了平衡这两个部分的灵活性。因此本文提出了解耦知识蒸馏（DKD），使TCKD和NCKD能够更有
一瞬にして失う·2023-01-16 06:45

Towards Multi-Modal Sarcasm Detection via Hierarchical Congruity Modeling with Knowledge Enhancement

TowardsMulti-ModalSarcasmDetectionviaHierarchicalCongruityModelingwithKnowledgeEnhancement论文阅读笔记个人阅读笔记
yxx35AN·2023-01-14 09:08

基于图卷积网络的测量与先验知识相结合的故障诊断方法

目录GraphConvolutionalNetwork-BasedMethodforFaultDiagnosisUsingaHybridofMeasurementandPriorKnowledgeAbstractIntroductionPreliminaryA.GraphConvolutionNetworkB.MainStepofFaultDiagnosisBasedonGCNGCN-SAMeth
不知名高校研究生·2023-01-14 08:36

【LeetCode】1807. 替换字符串中的括号内容

你知道许多键对应的值，这些关系由二维字符串数组knowledge表示，其中knowledge[i]=[keyi,valuei]，表示键keyi对应的值为valuei。你需要替换所有的
Schanappi·2023-01-14 08:36
上一页 30 31 32 33 34 35 36 37 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他