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明略科技HAOOpen API:开放构建能力

机器之心报道机器之心编辑部首个语音实时生成开发工具包。由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据,经过 10 年的发展,深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。 7 月 11 日,在 2020 WAIC 世界人工智能大会上,明略科技 HAO ,作为目前世界上第一个语音实时生成开发工具包,首次公开亮相,成功入围了大会最高奖项 SAIL 奖( HAO 智能旨在集成人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI),打通感、认和行动系统,帮助和组织实现智能化发展。其中,HAO 属于认系统的范畴。 「目前内仍缺少一个工级的稳定工具,HAO 是第一个语音实时生成开发工具包。」张杰表示。在实际的构建流程中,标注数据、训练模型需要花费大量时间。 总之,HAO 可以把数据按照务逻辑抽象为陈述性或过程性,生成数据洞察以更易使用的方式为务服务。

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的构建-python-neo4j

环境依赖jdk、neo4j数据库 neo4j具体的安装过程可以参考这里:https:cloud.tencent.comdeveloperarticle1387732json数据{ _id: { $oid node = Node(label, name=node_name) self.g.create(node) count += 1 print(count, len(nodes)) return 创建中心疾病的节点 recommand_drug=disease_dict, cure_department=disease_dict) self.g.create(node) count += 1 print(count) return 创建实体节点类型 () medicalGraph.create_graphnodes() medicalGraph.create_graphrels() medicalGraph.export_data()无非就是连接数据库

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    基础

    三元组 与 语义网 与 模型 面向对象 的组成对应关系“资源描述框架”的“数据模型”(外语:RDF Data Model)提供了一个简单但功能强大的模型,通过资源、属性及其相应值来描述特定资源。 它包含一系列的节点 N;它包含一系列属性类 P;每一属性都有一定的取值V;模型是一个三元组:{节点,属性类,节点或原始值V};每一个“数据模型”(外语:Data Model) 可以看成是由节点和弧构成的有向 语义网络,语义网,链接数据和 (二)--基础篇.https:blog.csdn.netqq_19707521articledetails80310995

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    Raft

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    python

    python学习http:lib.csdn.netbasepythonstructure

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    Python

    本文选自《全栈数据之门》一书。武侠,是成人的童话。江湖,是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号, 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派,Python 便在其中独领风骚。 而功能又是那么强大,远远超过以往大家对脚本语言的认。之所以可理解成是一门自然语言,是因为一旦掌握,终生有用。 下面是(点击片查看更加清晰)?

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    系列】动态时序EvolveGCN

    背景 在上一篇CompGCN中讲解了异质在处理复杂实体间多关系类型的方案。 本篇分享落地时另一重要场景:动态时序,下面先给出动态时序的基本概念,方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。 简单来说,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络,比如社交网络。 由于这种关系网络会随着时间推移,实体以及实体间的关系会不断变化,为了全面获取,搭建动态,在数据中加入时间维度,利用时序分析技术和相似性技术,分析结构随时间的变化和趋势,从而掌握到关键信息 比如金融动态,学习到间的时序信息便显得十分重要,本篇便介绍AAAI 2020的一篇解决动态的模型EvolveGCN,EvolveGCN思路较为创新但不是目前SOTA的方案,之后会陆续分享

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    表示:如何表示结构化的

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是的内容。那么,在中以什么样的形式对现实世界中的进行表示与存储呢?本编介绍中的表示,以回答上面的问题。 作者&编辑 | 小Dream哥1 什么是表示表示是中非常重要的概念,表示之于的重要性,就好比内功心法之于绝世武功的重要性。 可见,一种合适的表示方法对的构建至关重要。所以,我们在学习这个绝世武功之时,也需要熟悉它的内功心法,表示。那么,什么是表示呢? 现在流行的采用的是哪一套表示的方法呢?下面来进行介绍。2 表示的方法 ,或者说系统的研究其实由来已久。 总结是人工智能技术最重要的基础设施,是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。在中,如何有效表示现实世界中的,就是表示的内容。

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    ,能否成为下一代的数据仓库?

    作者 | camel编辑 | 唐里“我认为,下一代管理数据的一种新的组织方式,能够更高效的连接上游的大数据和下游的AI建模任务。 张杰提到:“在我们内部,我们认为下一代的数据仓库。它的优点除了能够高效地进行深度关系查询外,还能基础之上做一些推广,通过引入常和领域,由已有的产生新的。” 张杰表示:“在组织层面上,化将是进行数据管理的未来趋势。” 一方面,它便于将客户已有的结构化做更深的度数上的关联,同时保证查询效率,深度关联是传统数仓的技术框架下不善于实现的。 3、困难然而目前为止在成为数仓的过程中,依然存在着研究上的和产上的问题。 其次在产应用方面: 首先,对于构建的“数仓”,眼下最主要的问题是大规模、低时延下的效率问题。

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    在贝壳找房的实践

    他们把用户的搜索意分成了三种类型,好像有点道理,不过想想,对于而言好像都是一样的,例如“砌体结构墙是什么”,把“砌体结构墙”作为一个实体,把定义作为它的一个属性,不就一样了? 02 事理其实没太看到文章提到的事理和实体有什么区别,幼儿园的属性,入学条件,优缺点等这些不都是可以作为节点的属性存在吗?那样不是就可以直接查到了? 这种的结构,应该说本身就具有推理的潜力。 如: (来自:https:cloud.tencent.comdevelopernews820068)只可惜这个看得不是很清晰。 选择了NebulaGraph,可能这个选择是更加正确的选择) 他们使用生成了房产经纪的话术套路 04 附录----网上找到的一些数据库的性能对比数据。

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    扫盲

    不管用户搜索的关键词是代表了地标、名人、城市、球队名、电影、专词语还是一种菜的做法,Google的“”都可以将搜索结果的体系完整的呈现出来。? Google的“”不仅仅会从Freebase、维基百科或全球概览中获得专的信息,同时还通过大规模的信息搜索分析来提高搜索结果的深度和广度。 的更新和维护a) Type和Collection的关系的schema为了保证其质量,由专团队审核和维护。以Google为例,目前定义的Type数在103-104的数量级。 d) 众包(Crowdsourcing)反馈机制除了搜索引擎公司内部的专团队对构建的进行审核和维护,它们还依赖用户来帮助改善。 精准营销一个聪明的可以比它的竞争对手以更为有效的方式去挖掘其潜在的客户。在互联网时代,营销手段多种多样,但不管有多少种方式,都离不开一个核心 - 分析用户和理解用户。

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    构建

    : 1 实体别NER(对专实体进行分类标记,训练数据,从文中中实现自动抽取专实体):https:www.jianshu.comp68b999d9e552 关键技术:分词(备选)对专词汇进行精准的分类和标注边界别 www.jianshu.comp99cbfc1779c6bootstrpping 半监督学习,语义容易漂移,操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多,属于半监督关系抽取,抽取非结构化文本构建通用 集成;RAFox推理机;jean推理 http:www.example.orgksefinance# 已经做好的例子基于的电影自动问答系统 https:blog.csdn.netqq_30843221articledetails54884151 农领域的构建 https:blog.csdn.netkjcsdnblogarticledetails79747460公开数据中文 1复旦工厂 2wikidata中文 3zhishi.me ,利用好已有数据(百科,以及通用

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    初探

    为何需要符号化表示的表示其实一直以来都有两种基本的方式:符号化表示与数值型表示。分布式表示是将符号集成到深度学习框架中的一种基本方式。 领域系统的生命周期包含四个重要环节:表示、获取、管理与应用。表示只提供机器认的基本骨架,还要通过获取环节来充实大量实例。 常用三元组表示领域只能表达一些简单的关联事实,但很多领域应用的需求已经远远超出了三元组所能表达的简单关联事实,实际应用日益对于利用更加多元的表示丰富和增强的语义表达能力提出了需求。 的一个常用场景是问答系统。

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    推理,里最“人工智能”的一段

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是的内容。的难点在于的搭建,如何高效、高质量、快速的搭建工程的核心。 搭建了一份之后,如何更好的利用和优化它呢?今天我们介绍中的推理来回答这个问题。 具体到中,所谓的推理,就是利用中现有的(三元组),得到一些新的实体间的关系或者实体的属性(三元组)。如下所示:假如原来的中有这样两个三元组,和,通过推理,可以得到。? 推理是一个复杂的问题,他是逻辑学、哲学、心理学等学科的重要概念,这里不深入推理的这个概念,仅关注在中的推理在工程上的研究和实现。 推理是中另一个难点,目前的研究热点在于基于数值计算的推理,过程应用比较多的还是基于确定逻辑的推理构建的推理系统。

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    Datawhale 组队学习 Task 1 介绍

    从领域上来说,通常分为通用(领域无关)和特定领域:通用:通用可以形象地看成一个面向通用领域的“结构化的百科库”,其中包含了大量的现实世界中的常,覆盖面极广 特定领域:领域又叫行或垂直,通常面向某一特定领域,可看成是一个“基于语义技术的行库”。 技术架构下给出了技术的整体架构,其中虚线框内的部分为的构建过程,同时也是更新的过程。 这是一个迭代更新的过程,根据获取的逻辑,每一轮迭代包含3个阶段:信息抽取、融合以及加工。 ?技术架构怎么构建数据来源务本身的数据。 的更新也可以采用众包的模式(如Freebase),而对于概念层的更新,则需要借助专团队进行人工审核。 的内容更新有2种方式:数据驱动下的全面更新和增量更新。

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    入门 , 问答

    问答简介问答系统的历史如下所示:?可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于库的问答则基于语义解析和库。根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 上问答的简单流程,首先将用户输入的问句经过语义匹配等转换为查询语言进行查询和推理,而后得到答案再进行组合以形成人类可阅读的文本。 技术挑战怎样缩小自然语言和规范化结构化数据之间的鸿沟怎样处理不完全、充满噪音和异构的数据集.怎样处理大规模的怎样处理分布式数据集上的QA怎样融合结构化和非结构化的数据怎样降低维护成本怎样能快速的复制到不同的领域问答主流方法介绍 TBSL的主要缺点创建的模板未必和中的数据建模相契合考虑到数据建模的各种可能性,对应到一个问题的潜在模板数量会非常多,同时手工准备海量模板的代价也非常大。那模板能否自动生成呢?

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    入门 , 抽取

    抽取的概念抽取,即从不同来源、不同结构的数据中进行提取,形成(结构化数据)存入到。大体的任务分类与对应技术如下所示:?抽取的子任务命名实体别检测: 北京是忙碌的城市。 实体链接的流程如下所示:?文字表述为,首先输入的是非结构化的文本数据,经由命名实体别或词典匹配技术进行实体的指称别。 下给出一个典型的基于动态多池化卷积神经网络的事件抽取方法:?面向结构化数据的抽取所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据,他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。 因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的库内容。一种常用的W3C推荐的映射语言是R2RML(RDB2RDF)。一种映射结果如下所示:? 上给出从百科里抽取的流程介绍。(待补)Web网页数据抽取:包装器生成现在我们的目标网站是部分结构化的,如:?

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    | Neo4j初相

    初衷为什么要了解、neo4j呢?前几天在会议上,领导说接下来我们部分将重点发力的工作,解决务域的问题,让每位同事都去了解下,等过段时间要做汇报工作,每位讲讲自己的学习心得,算是输出。 若是出现这张,表明neo4j环境配置正常必要的配置在使用中容易报错Please see the attached cause exception Too many open files”.是说明打开文件数量太多 案例这里以股票数据为例,具体例子说明请见网上,已经有很多人做分享。这里仅仅展示如何运行和使用。 dataimportstock_industry.csv --relationships=dataimportstock_concept.csv打开web页面http:localhost:7474,登陆账号为neo4j,密码为neo4j效果

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    思维导

    前一段时间研究了下,根据一些博客和技术分享,整理出思维导,以供有需求时回顾。主要分为三大模块:命名实体别、实体关系预测以及Neo4J数据库。 其中,命名实体别主要包括实体库的构造和新实体的更新;实体关系预测是算法工程师的重点工作内容,包括实体关系获取(训练数据)和实体关系预测(分类等);Neo4J则需要掌握增删改查操作等。 具体见下所示(转载请注明出处和作者,感谢!):?

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    安全视角下的威胁评估

    攻击画像的痛点攻击画像及风险评估是针对复杂的环境,利用采集到的日志或设备告警构建相关的威胁,以的形式来刻画攻击和攻击源,然后利用的相关方法对攻击源和运行环境进行风险与威胁评估。 因此,在安全大数据涌现与高级威胁对抗的大背景下,将安全应用到智能安全运营中,对提升安全运营的自动化水平,减少对人力投入与专家经验的依赖,降低威胁分析与响应的周期等方面具有至关重要的作用。 表示学习在安全的应用中,表示学习具有关键作用。表示学习通过让机器尽可能全面地学习,从而表现出类似于人类的行为,同时采用表示方法来表示。 安全借鉴通用的高效表示方法,充分利用安全中的,提升安全获取、融合和推理的性能。 助力威胁评估 1 基于安全威胁风险评估技术在环境中,安全设备每日产生海量告警,这给安全分析带来了巨大挑战。

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