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知识图谱数据构建的“硬骨头”,阿里工程师如何拿下?
背景简介 为了不断提升搜索体验,神马搜索的知识图谱与应用团队,一直在不断探索和完善图谱的构建技术。其中,开放信息抽取(Open Information Extraction),或称通用信息抽取,旨在从大规模无结构的自然语言文本中抽取结构化信息。
2017年ACL的四个NLP深度学习趋势 (二):可解释性和注意力(Interpretability and Attention)
作者通过分析2017年ACL的论文,以及演讲内容,得出了四个NLP深度学习趋势:Linguistic Structure 、 Word Embeddings、Interpretability 、Attention。今天我们就逐一分析一下这四个深度学习趋势。
【收藏】2018年不容错过的20大人工智能/机器学习/计算机视觉等顶会时间表
计算机科学,尤其是人工智能领域相比其他学科更重视会议,最新、最重要的工作往往先发表在相关顶会上。本文介绍了2018年值得关注的20个顶会,包括人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、体系结构等领域。
清华大学刘知远:在深度学习时代用HowNet搞事情
2017 年 12 月底,清华大学张钹院士做了一场题为《AI 科学突破的前夜,教授们应当看到什么?》的精彩特邀报告。他认为,处理知识是人类所擅长的,而处理数据是计算机所擅长的,如果能够将二者结合起来,一定能够构建出比人类更加智能的系统。
自然语言处理技术及行业应用案例
本文简单介绍了阿里云NLP技术平台中几个关键的点,如阿里目前正在做国际化,目前包含的语种从东南亚语种,西班牙语种,正扩展到欧洲语种。除此之外阿里NLP还在做行业级应用,包括在城市管理,医疗领域中已经推出了很多应用产品。
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