一.前言 就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年:而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习.语音识别.人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别.人脸识别和知识图谱.即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷.实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了<人工智能产品经理最佳实践>,2018年初推出了<知识图谱开发实战案例剖析>线下和线上的视频…

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…

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works…

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理…

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…

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 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.…

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于…

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉…

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…