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AAAI、IJCAI和ACL录用三名清华本科生成果,华人NLP最杰出HowNet成功融入DL模型
HowNet是董振东先生、董强先生父子毕数十年之功标注的大型语言知识库。文章分别探索了词汇表示学习、新词义原推荐、和词典扩展等任务上,验证了HowNet与深度学习模型融合的有效性。
综述 | 知识图谱向量化表示
前言 知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念,以及它们之间的关联关系。知识图谱常被应用于以下几个方面:(1)搜索(2)聊天机器人和问答系统。近年来一部分学者尝试将知识图谱引入到推荐系统中,并且取得了不错的结果。
一文揭秘!自底向上构建知识图谱全过程
知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。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。而自底向上构建,则是借助一定的技术手段,从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的信息,加入到知识库中。
自底向上——知识图谱构建技术初探
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推理。
工业的最强大脑—ET工业大脑,打通数据,升维“供、研、产、销”
阿里云工业大数据总监杨斌在2018云栖大会·深圳峰会中介绍了他们团队的ET工业大脑,通过大数据以及人工智能,创建一个工业的最强大脑,协助制造业实现关键工序智能化、生产过程智能优化控制等方面的转型升级。
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