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数据饕餮
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国内外可用的知识图谱资源
知识图谱
uml
一、前言 这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》第5部分：知识图谱的获取，第2节：国内外可用的知识图谱资源。该系列内容同时已经录制成视频课程，感兴趣的可以访问网易云课堂。 二、国际知识图谱可用资源 2.1 Google知识图谱资源
数据饕餮
2019-01-14
1.2K
0
如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享
知识图谱
机器学习
uml
人工智能
一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容，因为一些原因，没有成行。在此开放出来，算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂，关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习，都需要学习者基于自身的情况，结合被学习内容的特点进行展开，其过程既具有特殊性，同时也具有一般性，知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践，总结出了一套系统的学习知识图谱的方法，在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况： 1. 横向覆盖：了解知识图谱所涉及的内容有哪些，并具备初步的认知能力，实现这一步，就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕：基于特定技术点进行深度学习，重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程，可以交叉进行，反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯，开始知识图谱的学习之前，我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次，其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示：
数据饕餮
2019-01-14
807
0
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