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清华大学唐杰教授:人工智能的下个十年
神经网络
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深度学习
知识图谱
本文从人工智能发展的历史开始,深入分析人工智能近十年的发展,阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果。
yuquanle
2020-10-23
813
0
【ML】2020年图机器学习的最新趋势
数据结构
知识图谱
机器学习
神经网络
深度学习
2020年才刚刚开始,但我们已经在最新的研究论文中看到了图机器学习(GML)的趋势。以下是我对2020年GML的重要内容的看法以及对这些论文的讨论。
yuquanle
2020-02-20
728
0
【NLP】知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来
NLP 服务
processing
知识图谱
神经网络
深度学习
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向,极大推动了自然语言处理的发展。来到2019年的今天,深度学习的诸多局限性也慢慢得到广泛认知。对于自然语言处理而言,要做到精细深度的语义理解,单纯依靠数据标注与算力投入无法解决本质问题。如果没有先验知识的支持,“中国的乒乓球谁都打不过”与“中国的足球谁都打不过”,在计算机看来语义上并没有巨大差异,而实际上两句中的“打不过”意思正好相反。因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。
yuquanle
2019-11-25
1.4K
0
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