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標簽 > 知識圖譜
知識圖譜,基于應用場景個性化定義圖譜schema構建方式,結合對垂直領域的理解和知識積累,構建稿件與實體的關聯關系,助力編輯提升稿件生產效率和質量。2019年12月25日,中央廣播電視總臺央視網“人工智能編輯部”發布系列創新產品,打造引領主流媒體“智慧+”變革的新引擎。
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知識圖譜是實現機器認知智能的基礎。機器認知智能的兩個核心能力:“理解”和“解釋”,均與知識圖譜有著密切關系。首先需要給機器“理解與解釋”提出一種解釋。我...
詳細解讀知識圖譜的這一人工智能技術分支的概念、技術、應用、與發展趨勢
問答系統(Question Answering,QA)是信息服務的一種高級形式,能夠讓計算機自動回答用戶所提出的問題。不同于現有的搜索引擎,問答系統返回...
事實上,Data2Seq領域在工業界有著非常大的應用價值,應用領域如天氣預報、體育報道、財經新聞和醫療報告等。一些典型的公司如Automated Ins...
第一個部分介紹我們為什么需要知識圖譜、知識圖譜的相關概念及其形式化表示;第二個部分將詳細介紹語義網絡、語義網和鏈接數據等概念;最后,將結合實例對RDF和...
作為知識圖譜領域形成過程的親歷者之一,文因互聯CEO鮑捷對知識圖譜的歷史淵源進行了梳理,深度解析了該領域幾次發展的主要技術突破,并分析了其工業落地的幾個關鍵點。
現實世界中的很多場景非常適合用知識圖譜來表達。 比如一個社交網絡圖譜里,我們既可以有“人”的實體,也可以包含“公司”實體。人和人之間的關系可以是“朋友”...
如何給機器輸入知識?核心技術就是知識圖譜,它就像AlphaGo“吃”的棋譜一樣,是將人類掌握的不同知識進行關聯存儲于計算機中,形成網狀結構并持續動態完善...
作為人工智能時代最重要的知識表示方式之一,知識圖譜能夠打破不同場景下的數據隔離,為搜索、推薦、問答、解釋與決策等應用提供基礎支撐。
知識圖譜本質上是一種語義網絡,但是它最主要的特點是一個非常大規模的語義網絡,之前的語義網絡受限于我們處理的方法,更多是依賴于專家的經驗規則去構建,在規模...
對于新型的深度學習框架,目前在自然語言處理中的應用還有待進一步加深和提高。比如對抗學習、對偶學習等雖然在圖像處理領域得到了比較好的效果,但是在自然語言處...
傳統的推薦系統容易出現稀疏性和冷啟動的問題,而知識圖譜作為一種新興類型的輔助信息,近幾年逐漸引起了研究人員的關注,本文將向大家介紹知識圖譜的相關知識以及...
本文需要進一步研究知識圖譜的數據存儲。由于知識圖譜的圖結構特點,使用傳統的關系型數據庫存儲大量的關系表,在做查詢的時候需要大量的表連接,速度非常慢,所以...
哈工大PyLTP工具實踐:NLP任務中四大必備技術(附代碼)
相信從事NLP、數據挖掘、知識圖譜等領域的博友都知道哈工大LTP、同義詞詞林這些工具,該系列文章也會介紹相關的知識,希望對您有所幫助。
中國研究人員提出StructGPT,提高LLM對結構化數據的零樣本推理能力
盡管結構化數據的體量往往非常巨大,但不可能容納輸入提示中的所有數據記錄(例如,ChatGPT 的最大上下文長度為 4096)。將結構化數據線性化為 LL...
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