Freebase（文章发表于2014年的ACL会议） 该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案。...第三个我们需要的信息，就是这个问题的主题词（word topic，记作qtopic），在这个句子里Justin Bieber就是qtopic，这个词能够帮助我们找到freebase中相关的知识，我们可以通过命名实体识别...论文实验与总结 候选答案的主题图是根据问题中的主题词确定的，而一个问题可能包含多个主题词。...作者先通过命名实体识别提取问题中的所有命名实体（如果提取不到一个命名实体，则使用名词短语代替），将所有命名实体输入到Freebase Search API中，选取返回排名最高的作为最终的主题词，使用Freebase...当然使用Freebase Search API这个方法可能会错过真正和答案相关的主题词（topic），作者也测试了模型在真实的主题词（Gold Retrieval）下的F1 score，结果如下： ?
收购的Freebase中包含了上千万个实体，共计19亿条triple。...与Freebase相比，这样得到的知识更加具有多样性，而它们的实体关系和实体更多的则是自然语言的形式，如“奥巴马出生在火奴鲁鲁。”...（logic form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。...下图红色部分即逻辑形式，绿色部分where was Obama born 为自然语言问题，蓝色部分为语义解析进行的相关操作，而形成的语义解析树的根节点则是最终的语义解析结果，可以通过查询语句直接在知识库中查询最终答案...并且，WebQuestion还提供了每个答案对应知识库的主题节点（topic node）。 可以看出WebQuestion的问题与freebase是不相关的，更加偏向自然语言，也更多样化。
对比之前提及的知识图谱的规模，我们发现仅Freebase一个数据源就构成了Google知识图谱的半壁江山。...因此，不需要通过任何抽取规则即可获得高质量的知识。虽然开发Freebase的母公司MetaWeb于2010年被Google收购，Freebase还是作为开放的知识管理平台独立运行。...Freebase的模式定义了Domain（领域），Type（类别）和Topic（主题，即实体）。...一个常用的做法是将这些查询或会话看作是虚拟文档，将其中出现的实体看作是文档中的词条，使用主题模型（如LDA）发现虚拟文档集中的主题分布。...其中每个主题包含1个或多个实体，这些在同一个主题中的实体互为相关实体。当用户输入查询时，搜索引擎分析查询的主题分布并选出最相关的主题。
2012年谷歌基于Freebase正式发布Google Knowledge Graph。 目前微软和谷歌拥有全世界最大的通用知识图谱，脸书拥有全世界最大的社交知识图谱。...Freebase Freebase是Google Knowledge Graph的早期版本，由MetaWeb公司在2005年建立，通过开源免费共享方式众筹数据[3]。...Zhishi.me中拥有约40万个中文概念、1000万个实体与1.2亿个RDF三元组，所有数据可以通过在线查询得到。人工评测正确率约为84%，并支持数据集的完全下载。 11....CN-DBpedia的概念本体复用已有成熟的概念体系（如DBpedia、YAGO、Freebase等）。...研究方向为数据科学、磁共振图像算法、深度学习等，擅长脑科学领域数据分析、磁共振图像加速、去噪等算法研究。 本文摘编自《自然语言理解与行业知识图谱：概念、方法与工程落地》，经出版方授权发布。
，IMDB电影评论和新闻文章的主题分类。...给定一个数字图像，如一张图片，生成关于这个图像内容的文本描述。 语言模型用于创建符合图像内容的字幕。 包含的一些例子： 描述一个场景的内容。 为照片创建标题。 描述一个视频。...展示，出席和讲述：视觉注意力的神经图像字幕生成，2016. 为照片生成字幕。 展示和讲述：神经图像字幕生成器，2015. 为视频生成字幕。 片段到片段—视频到文本，2015....通过提取句子和单词的神经摘要，2016 问答 回答问题就是给定一个主题，如文本文件，回答关于这个主题的一个特定问题。...： 新闻文章中的问答 阅读和理解的机器教学，2015 回答关于Freebase文章的一般知识性问题 用多列卷积神经网络回答关于Freebase的问题，2015 回答给定文件的事实型问题 深度学习回答选择句
多主题能力 深色模式本质上是一种运行时的多主题问题，主要是在运行时支持切换不同的主题色。...媒体查询的优点是使用方便，媒体查询会自动监听系统设置的变化（是否开启深色模式）不用在 html 中增加额外代码。缺点在于对需要逃逸的情况，书写比较繁琐。...JS API 监听媒体查询 使用 JS API 的例子如下： const mql = window.matchMedia('(prefers-color-scheme...同时要和 UI 约定组件库不同组件的 z-index，以避免不符合预期的层级。...一些思考 组件库的开发是一个强依赖 UI 的事情，我们需要和 UI 进行充分的沟通。
对比之前提及的知识图谱的规模，我们发现仅Freebase一个数据源就构成了Google知识图谱的半壁江山。...因此，不需要通过任何抽取规则即可获得高质量的知识。虽然开发Freebase的母公司MetaWeb于2010年被Google收购，Freebase还是作为开放的知识管理平台独立运行。...Freebase的模式定义了Domain(领域)，Type(类别)和Topic(主题，即实体)。...一个常用的做法是将这些查询或会话看作是虚拟文档，将其中出现的实体看作是文档中的词条，使用主题模型(如LDA)发现虚拟文档集中的主题分布。...其中每个主题包含1个或多个实体，这些在同一个主题中的实体互为相关实体。当用户输入查询时，搜索引擎分析查询的主题分布并选出最相关的主题。
在这里，我们将其分为以下几个阶段和主题： 命令解析和验证：可以识别命令有哪些参数以及它们是否具有正确的类型？...计划枚举：给定一组关联的索引和谓词，枚举整个查询树上所有可能的分配组合，并为每个查询树输出一个查询计划草稿。 计划编制：对于每个查询计划草稿，确定一些细节。...值得注意的是，我们还没有尝试理解一些更复杂的参数的含义，这些参数通常被称为“MongoDB查询语言”或MQL。...相反，命令级别的解析只是将传入的BSON对象分割成一个C++结构体，并且每个参数单独存储为结构体的一个字段，从而使MQL元素暂时保持为未经检查的BSON对象。...在此阶段进行的其他操作 如前所述，MQL元素还未解析——其中的查询仍然是"object"，存储在BSON中，此时没有进行任何检查。 这就是下一阶段的工作——如何将MQL进行展开。
下面，我们重点推荐7篇CVPR 2019的新鲜热文，包括目标检测、图像分类、3D目标检测、3D重建、点云分割等主题，一睹为快！论文列表来自中科院自动化所博士生朱政的CV arXiv Daily。...要 深度卷积网络(Deep ConvNets)在单标签图像分类(如ImageNet)中表现出色，但是有必要超出单标签分类任务，因为日常生活中的图像本质上是多标签的。...我们的方法称为Stereo R-CNN，它将Faster R-CNN拓展到立体输入，以同时检测和关联左右图像中的对象。我们的方法不需要深度输入和3D位置监控，但优于所有现有的基于图像的全监控方法。...要 单图像分段平面3D重建的目的是同时分割平面实例和从图像恢复3D平面参数。...要 本文研究了基于单幅图像的3D人体姿态估计问题。
，要和同事远程沟通运维出现的监控报警，查看报警等等。...，解决一件多方协同、远程、实时的事情（注：slack的这个channel的概念是有主题的聊天室，这个区别于微信中的聊天室，这个话题有空再扩展）。...chatOps的关键是用chat来解决Ops的问题，评价chatOps的优势应该从chat在协同角度上的优势来解答问题，以下是我前两年梳理的几个协同工具的简单对比，现在看来还适用，摘几个特征比对： ?...从表格看，虽然chat也有一些不足，比如与OA相比，数据结构化不强，不利于数据分析；虽然实时性强，但比电话或视频差点；与邮件相比，因为IM信息比较分散，主题性不强，某一个主题上下文关系关联相对弱等等。...但如果你们的IM扩展性不强，则要进行相应的妥协，放弃一些能力，比如企业微信开放的接口则不多，在聊天室的回调、监听，以及聊天室中根据输入的模糊匹配等有意思的交互及能力无法实现。
Metaweb使用多种技术构建了一个高质量的知识图谱，包括爬取和解析维基百科，以及使用类似维基百科的众包策略通过Freebase运作。...整个Freebase网站都用了Graphd。收购完成后，谷歌面临的挑战之一就是继续运行Freebase。...知识图谱元数据以三元组格式化，即每个事实由三个部分表示，主题S（实体），谓词P（关系）和对象O（另一个实体）。查询必须来自[S P]→[O]，来自[P O]→[S]，有时来自[S O]→[P]。...Dgraph以一种特殊的方式对图形数据进行分片，其中每个连接都可以完全由一台机器执行，回到之前说的概念主题 - 谓词 - 对象（SPO），Dgraph的每个实例将保存与该实例中的每个谓词相对应的所有主题和对象...小道消息，当前版本的TS实际上非常接近Cerebro的图形系统设计，主题，谓词和对象都有一个索引。因此，它将继续受到加入连接深度问题的困扰。
大多数基于内容过滤的推荐系统使用的模型包括：关键字匹配或向量空间模型（VSM）、基于词频-逆文档频率（TF-IDF）加权、主题建模等。...在过去的数年中，越来越多的语义数据遵循关联数据原则，通过将来自不同主题领域的各种信息（如人、书籍、音乐、电影和地理位置）连接到一个统一的全球数据空间中来发布。...MQL (Metaweb Query Language)作为一种对数据执行查询和操作的语言，通过基于HTTP协议的图查询（graph-query）API可以实现对Freebase的读写操作。...MQL为Freebase中的元组数据提供了易于使用的面向对象的接口，它的产生旨在促进通过协作方式创建基于 Web 的面向数据的应用程序。...该项目定期发布所有DBpedia知识库以供下载，并通过本地DBpedia章节的全球网络提供对111种语言版本中的14 种语言版本的SPARQL查询访问。
IPCC是IP呼叫中心（IP CallCenter）的简称，本质上是以IP技术和IP语音为主要应用技术的呼叫中心构建方式，即利用IP传输网来传输与交换语音、图像和文本等信息。...，转接，业务的自助查询办理，以上说的这些都是呼叫中心平台的典型应用（估计很多小伙伴都知道我是做什么的了，o(∩_∩)o ）。...置闲：表示坐席员现在的状态可以正常接电话，这时如有电话会分配到该坐席。 外拨：往外拨电话。 取消外拨：在外拨时，对方摘机之前，点击取消外拨，会停止外拨。...强插：班长坐席，输入强插话路id，点击强拆话路，对相应id的坐席的通话进行强插，班长坐席分机振铃，摘机完成了一个三方通话。...拦截：班长坐席，输入拦截话路id，点击拦截话路，对相应id的坐席的话路进行拦截，班长坐席分机振铃，摘机后相应id的分机挂机，变成班长与其通话的电话进行通话。
Lunar系统是为了方便月球地质学家查询、比较和分析美国阿波罗计划从月球带来的大量岩石和土壤分析数据而开发的问答系统。...，大量的知识库以自动或半自动方式构建了起来（比如Freebase 、YAGO 、DBpedia 等）。...；2) 深层语义分析技术：Watson开发的DeepQA系统集成了统计机器学习、句法分析、主题分析、信息抽取、知识库集成和知识推理等深层技术。...，不能满足用户的统一查询需求。...另一方面，虽然词性标注、主题抽取、文本分类等自然语言处理任务日趋成熟，但是在需要深层语义理解的任务中，例如语义角色标注、语义解析、篇章结构分析等，还停留在抽取简单的普通关系和结构层面上，对于深层的小众的情况还远未涉及
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。...然后将语义分析缩减为查询图形生成，制定为具有分阶段状态和动作的搜索问题。每个状态都是查询图形表示中的候选解析，每个动作定义一种增长查询图的方式。...这种形式的知识图经常被称为是知识图谱，下图显示了在FreeBase数据库中关于FamilyGuy（一部喜剧动画）的知识图,椭圆形的是实体，实体之间的线即为谓词。 ?...▌查询图 ---- 给定知识图，执行逻辑形式查询就相当于找到可映射到查询的子图，然后解析变量的绑定。为了捕捉这种直觉，我们在图表表示中将λ-演算的一个受限子集描述为我们的查询图。...▌查询图生成 ---- 查询图生成的过程大致可分为三步： 选择其中一个主题实体作为根节点 确定一条从根节点到唯一一个变量（答案节点）的有向路径，路径上可以由一个或者多个存在变量，这条路径被称为核心推理链
它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。...14.Quepy www.github.com/machinalis/quepy Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。...他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。 现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。...并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。...23.gensim 主题模型python实现 Scalable statistical semantics Analyze plain-text documents for semantic structure
查询主题管理：进行查询主题的增删改查操作，支持按业务创建不同的查询主题，每一个查询主题包含多种业务应用，并且支持主题的权限控制。 作业管理：进行作业的提交、停止、调度，控制集群资源的使用。...3.2.2整体功能 统一分析服务组件界面主题颜色为绿色，实现的功能包括用户可访问的数据源信息概览，数据源的增删改查，数据模型的增删改查，数据源驱动的管理，查询主题的增删改查，操作日志的查询，权限管理设置...一级菜单功能有首页、主题管理、数据源管理、数据接入管理、数据查看、运维管理、日志查询。...图3-14服务注册 3.2.9数据查看 数据查看实现用户查询请求的结果展示，用户输入SQL/MQL语句后，可以查看执行计划，或执行查询显示结果。...，规范化的MQL语言，兼容SQL 03、SQL 11的同时实现对ML/DL的高效支持； 5.拖拽式Report和Dashboard自助服务门户，基于Role和User/Group的授权管理体系，更快捷、
一开始的思路是如果还是用 grid 或者 box-shadow 的方式，需要遍历图片上的每个像素，拿到坐标和像素值，这样就需要用到 canvas。...两者尺寸差别越大，模糊会越厉害，最极端的情况能到类似提取主题色那样的效果。因为要先缩小再真正画到画布上，所以先 draw image，再 draw canvas。...从前我用 drawImage 基本画的都是媒体对象，这次画的是个 canvas 对象，对这个用法还蛮新奇的。根据 MDN，这个函数的第一个参数可以是任何的 canvas 图像源： 绘制到上下文的元素。...允许任何的 canvas 图像源(CanvasImageSource)，例如：CSSImageValue，HTMLImageElement，SVGImageElement，HTMLVideoElement...如果不加上禁止平滑处理的话，出来的效果就会是这样，emm 谁把我的眼镜摘了： 49FD54E1-52A3-4135-B4C6-15A3C0E51323.png 在 CanvasRenderingContext2D.imageSmoothingEnabled
也就是说，在每一步中，模型要么从词汇表中提取一个单词，要么使用已知的关系。 Source: Hayashi et al 最终的任务是生成一个与主题实体一致且正确的文本。...作者也开展了一项调查，以找到人类评估者评估检察官和辩护人提出的论据的方法。而作为规则挖掘系统中的一个普遍问题，R2D2 的扩展性也将会是一个有趣的研究主题。...，其中主要的方法是，从在SimpleQuestions、Freebase和 ConceptNet数据集上经过训练的 KGQA 系统迁移事实知识。...此外，该框架采用知识图谱进行自我丰富，有助于图像场景的理解和文本生成。...作者通过 Skeleton 理解一系列最小化的语义单元（如VP、NP、PP等等）和一些依附关系，其中依附关系创建了查询树的原型（随后会被实例化并发送到一个知识图谱查询引擎中）。
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