KLMo:建模细粒度关系的知识图增强预训练语言模型 (KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships) 论文地址:https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf 摘要 知识图谱(KG)中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识.然而,现有的知识增强型预训练语言模型(PLMS)只关注实体信息,而忽略了实体…

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实…

Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for Video Question Answering 2019-04-25 21:43:11 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.04357.pdf Code: https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA 1. Background and Motivation:  用 Memory Network 做视觉问题…

前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例.如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例.但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法.这就好像调查一批商品合格率一样,不可能将所有的商品都检查一遍,采用抽样的方法可以估计出合格率. 抽样产生的样本,我们利用中心极限定理,可以推导出样本均值服从正态分布.根据正态分布的概率形式,可以推导置信区间,并且可以要求误差界限(margin…

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结 文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上 整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

什么是Knowledge Graph? 它是google用于增强它的搜索引擎的功能和提高搜索结果质量的一种技术.在2012年5月16日提出,除了提供基本的与主题相关的链接服务之外,它还能结构化与主题相关的信息.这样做的目的就是让用户无需通过点击多个相关链接自己手动去搜索相关信息,而是google直接把整合好的结果展示在搜索页面,真是太贴心啦! for example: 我在google中搜索:andrew ng 可以看到,右侧会直接把andrew ng的相关基本资料给你整合好.比如出生,教育背景…

发表于2013-01-18 11:35| 8827次阅读| 来源sina微博 条评论| 作者邓侃 数据分析智能算法机器学习大数据Google 摘要:文章来自邓侃的博客.数据革命迫在眉睫. 各大公司重兵集结.虎视眈眈.Google 兵分两路.左路以 Jeff Dean 和 Andrew Ng 为首.重点突破 Deep Learning 等等算法和应用,右路军由Amit Singhal领军,目标是构建Knowledge Graph基础设施.而在攻克技术难题之后.就是动用资本和商业的强力手段.跑马圈地…

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…