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…

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…

领军大家: Geoffrey E. Hinton http://www.cs.toronto.edu/~hinton/ 阅读列表: reading lists and survey papers for deep learning http://deeplearning.net/reading-list/ 课程和教材: Deep Learning 教程(邓侃老师力荐,已有中文版面) http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tut…

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…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

22-5-13 seminar上和大家分享了这篇文章 [0]Graph few-shot learning via knowledge transfer 起因是在MLNLP的公众号上看到了张初旭老师讲的小样本图学习,虽然没看到录像,但是把ppt下下来研究了一下.所以本文中出现的图片许多都是张老师ppt中的图,在张老师的主页上能够找到的这份PPT. 前置知识 图与图表示学习 首先,老生常谈的,自然界中有许多的图数据和应用,包括社交的,安全的,医学的,化学的等等等等. 其中一种方法称为图表示学习,通…

一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity). 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: 知识图谱的理想状态: 给所有IOT设备和机器人都挂一个背景知识库,因为对于人类来说,对一个事物的理解取决于这个人关于事物的相关背景知识,对…

论文题目:<node2vec Scalable Feature Learning for Network>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs. Given any graph, it…

Stabilize an Unsupervised Feature Learning for LiDAR-based Place Recognition Peng Yin, Lingyun Xu, Zhe Liu, Lu Li, Hadi Salman, Yuqing He Abstract— Place recognition is one of the major challenges for the LiDAR-based effective localization and mappin…