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标签 > 知识图谱
知识图谱,基于应用场景个性化定义图谱schema构建方式,结合对垂直领域的理解和知识积累,构建稿件与实体的关联关系,助力编辑提升稿件生产效率和质量。2019年12月25日,中央广播电视总台央视网“人工智能编辑部”发布系列创新产品,打造引领主流媒体“智慧+”变革的新引擎。
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知识图谱是实现机器认知智能的基础。机器认知智能的两个核心能力:“理解”和“解释”,均与知识图谱有着密切关系。首先需要给机器“理解与解释”提出一种解释。我...
详细解读知识图谱的这一人工智能技术分支的概念、技术、应用、与发展趋势
问答系统(Question Answering,QA)是信息服务的一种高级形式,能够让计算机自动回答用户所提出的问题。不同于现有的搜索引擎,问答系统返回...
事实上,Data2Seq领域在工业界有着非常大的应用价值,应用领域如天气预报、体育报道、财经新闻和医疗报告等。一些典型的公司如Automated Ins...
第一个部分介绍我们为什么需要知识图谱、知识图谱的相关概念及其形式化表示;第二个部分将详细介绍语义网络、语义网和链接数据等概念;最后,将结合实例对RDF和...
作为知识图谱领域形成过程的亲历者之一,文因互联CEO鲍捷对知识图谱的历史渊源进行了梳理,深度解析了该领域几次发展的主要技术突破,并分析了其工业落地的几个关键点。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。 比如一个社交网络图谱里,我们既可以有“人”的实体,也可以包含“公司”实体。人和人之间的关系可以是“朋友”...
如何给机器输入知识?核心技术就是知识图谱,它就像AlphaGo“吃”的棋谱一样,是将人类掌握的不同知识进行关联存储于计算机中,形成网状结构并持续动态完善...
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一,知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。
知识图谱本质上是一种语义网络,但是它最主要的特点是一个非常大规模的语义网络,之前的语义网络受限于我们处理的方法,更多是依赖于专家的经验规则去构建,在规模...
对于新型的深度学习框架,目前在自然语言处理中的应用还有待进一步加深和提高。比如对抗学习、对偶学习等虽然在图像处理领域得到了比较好的效果,但是在自然语言处...
传统的推荐系统容易出现稀疏性和冷启动的问题,而知识图谱作为一种新兴类型的辅助信息,近几年逐渐引起了研究人员的关注,本文将向大家介绍知识图谱的相关知识以及...
本文需要进一步研究知识图谱的数据存储。由于知识图谱的图结构特点,使用传统的关系型数据库存储大量的关系表,在做查询的时候需要大量的表连接,速度非常慢,所以...
哈工大PyLTP工具实践:NLP任务中四大必备技术(附代码)
相信从事NLP、数据挖掘、知识图谱等领域的博友都知道哈工大LTP、同义词词林这些工具,该系列文章也会介绍相关的知识,希望对您有所帮助。
知识图会成为 NLP 的未来吗?IJCAI杰出论文背后的思考
在本文中,我们提出了一个常识知识感知对话模型 (CCM),演示了常识知识有助于开放域对话系统中语言的理解与生成。自动评估与人工评估皆证明了,与当前最先进...
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