导读:近日,清华大学计算机系教授、系副主任,智谱·AI 首席科学家唐杰在 MEET 2021 智能未来大会上作了题为《认知图谱——人工智能的下一个瑰宝》的精彩演讲。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》,终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁?张小敬和李必命运如何,都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说,悬疑反转的快节奏剧情,美轮美奂的长安城场景,唐朝韵味的妆法服装,刻画细致的人物角色,情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱:概念
大家好,这里是NewBeeNLP。今天分享丁香园nlp组联合华师大团队发表的文章SMedBERT,在医疗垂直领域下将知识图谱的医学实体和实体的结构化信息引入到预训练模型中,并介绍了丁香园在业务场景下的一些应用。全文主要由四个模块组成:
对于非结构化文本,大模型 (LLM) 比较擅长回答简单(单跳)问题。然而,随着问题的复杂性增加,LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是,大模型在理解复杂问题和从原始文本中筛选、聚合非结构化信息过程中出现了性能问题。
在全球人工智能领域不断发展的今天,包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
金三银四很快就到了,铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗? 回想去年的算法岗,可谓是从灰飞烟灭到人间炼狱。之后的趋势都变成了这样:转行的开始转行,换专业的开始换专业。 于是很多人欲转行NLP,原因是NLP技术近几年发展非常快,像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中,这也推动了NLP在产业中的持续落地,以及行业对相关人才的需求。 但是最近有粉丝私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗? 对于这位朋友的问题,我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事N
内部威胁(Insider Threat)是指内部人利用获得的信任做出对授信组织合法利益不得的行为,这些利益包括企业的经济利益、业务运行、对外服务以及授信主体声誉等。内部威胁不仅仅是组织合法成员的有意或无意导致的组织利益损失,还包括一些外部伪装成内部成员的攻击。(内网威胁检测现有的情况),现在内网威胁检测分为网络侧与终端侧,网络侧检查主要全流量,IPS/IDS, 终端侧主要是EDR,蜜罐等,还有现在流行的UEBA,每天会产生大量的告警信息,而对于安全人员来说人工处理这种级别的告警是不现实的,通常一些真实的攻击事件会被淹没在告警中。在日常运维中威胁评估就显得尤为重要。
知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习。
文字是传递信息的高效途径,利用OCR技术提取文本信息是各行业向数字智能化转型的第一步。与此同时,针对OCR提取的海量文本信息,利用NLP技术进一步加工提取、分析理解后才能最大化发挥文本信息的价值。NLP技术可以提升OCR准确率,并从文本中抽取关键信息、构建知识图谱,搭建检索、推荐、问答系统等。
导读:做算法的人常说"数据为王", 而对于做广告的人来说,内容理解则是广告投放的基础。本次分享将介绍在微博广告中,内容理解起到了哪些作用。
高级持续性威胁(APT)正日益成为针对政府和企业重要资产的不可忽视的网络空间重大威胁。由于APT攻击往往具有明确的攻击意图,并且其攻击手段具备极高的隐蔽性和潜伏性,传统的网络检测手段通常无法有效对其进行检测。近年来,APT攻击的检测和防御技术逐渐引起各国政府和网络安全研究者的关注。本文首先对发达国家APT相关研究进行了梳理,从战略、法规和具体的技术模型层面阐述了美国在网络空间战略和APT攻击检测及追踪方面的一些变化和取得的标志性成果;其次基于自身的研究,提出了一套结合知识图谱进行APT组织追踪的方案,并结合模拟的实际案例进行了方案的验证;最后提出了一些相关的对策建议。
大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的,特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。 我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现,花费大量的时间在零零散散的内容上,但最后发现效率极低,浪费了很多宝贵的时间。 为了迎合大家学习的需求,我们重磅推出了《自然语言处理训练营》(一定要看到最后),主要有两个目的: 1. 对
随着移动互联网的普及和 5G 时代的到来,图数据库在社交网络、安全风控、人工智能、⾦融科技、知识图谱等领域发挥着至关重要的作用。腾讯智能图数据平台涵盖图数据库、图计算、图可视化、图算法等技术,从普通的存储到海量的数据分析,是复杂数据处理和治理的有效利器。 4月12日晚19点,腾讯大数据星火计划技术沙龙第十二期准时开启线上直播。届时腾讯大数据图技术资深专家将会带来精彩的应用实践分享。感兴趣的小伙伴可直接加微信:xinghuojihua_01或扫下方二维码进群报名观看直播,一同学习、交流起来吧!
2018 年 4 月 21 日,在阿里巴巴 UCAN 用户体验设计论坛上,「鲁班」创始人、阿里巴巴智能设计实验室负责人乐乘向现场观众展示「鲁班」的设计能力,台下掌声雷动。
年终两个月,为保证在两波电商大战中能够突围而出,各大零售电商企业把控着平台运维、商品管理、仓储物流、推广引流、售后服务等各个环节,避免任意失误给企业带来损失。一个购物狂欢节背后,是无数电商人的血与泪。
大家都知道NLP近几年非常火,而且相关技术发展也特别快,像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中,这也推动了NLP在产业中的持续落地,以及行业对相关人才的需求。于是很多人欲转行NLP。 但是最近有同学私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗? 对于这位朋友的问题,我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事NLP相关工作的同学,往往都是通过自学的方式来进行学习,但是这样很明显的问题是: 1. 虽然学习了解了很多算法模型,但是技术深度和宽度的理解是比较薄
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话,可以分为以下几种:
2012年Google发布知识图谱以来,知识图谱技术飞速发展,其理论体系日趋完善,其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下,知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓;在知识图谱技术的推动下,各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
随着信息的爆炸性增长,构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,与自然语言处理(NLP)的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用,从基础概念到实际应用,揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
近年来,随着人们对 AI 认知能力的积极探索,知识图谱因其表达能力强、拓展性好,基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱,旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系,具备可解释性,而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合,模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下,大规模知识图谱的自动化构建成为现实,这就加快了知识图谱的落地与应用。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧,豆瓣评分一度高达8.8分,是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良,画面精美,主要人物的性格特色明显,角色鲜明。并且,这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”,许多情节都能引起人们的共鸣。 不过,今天我们不是来聊剧情的,而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习,才能高效地学为所用嘛! 众所周知,知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明,人脑就是通过知识与知识
二者展示的信息量是差不多的,但右边这种看起来更加直观。而且,随着文本篇幅的增长,这种优势会体现得更加明显。
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 01 多模态简介 1.知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到,知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据,也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面,凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源,例如对于图片,也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面,
知识图谱自2012年提出至今,发展迅速,如今已经成为人工智能领域的热门问题之一,吸引了来自学术界和工业界的广泛关注,在一系列实际应用中取得了较好的落地效果,产生了巨大的社会与经济效益。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种通过计算机模拟人类智能的技术,其应用范围越来越广泛。知识图谱(Knowledge Graph,KG)则是人工智能技术中的重要组成部分,它是一种结构化的、语义化的知识表示方式,能够帮助计算机理解和处理人类语言。
---- 新智元报道 作者:专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程,以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业,通过多年的技术积累和创新,已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来,明略数据将继续深耕知识图谱领域,推动大数据技术与知识图谱的融合发展,为行业提供更为高效、智能的解决方案。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能,其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力,特别是理解、归纳和应用知识的能力,而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以,本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动,希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域,将其炉火纯青地运用到实践中! 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱:概念与技术》 简介:本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇,由16 章构成,力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
随着人工智能和大数据的爆炸式增长,如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据,可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息,因此,近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解,本文对该领域进行了系统综述。
提到 AI,大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域,这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来,随着知识图谱技术不断被提及,作为 AI 领域底层的技术,其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域,大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持,企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
在本文中,我们对知识图谱进行了全面的介绍,在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中,知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后,我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用,以及它们如何使用上述技术。最后,我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
说到人工智能技术,人们首先会联想到深度学习、机器学习技术;谈到人工智能应用,人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等,不过,在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰却没有讲这些,这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义,但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时,搜索结果右侧的联想,就来自于知识图谱技术的应用;你问百度某个字怎么念,答案也来自知识图谱的应用;你和度秘聊天,问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等,背后都是知识图谱
知识图谱(KnowledgeGraph)是谷歌在2012年提出的,其旨在实现更智能的搜索引擎,并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展,现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用,还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications,发表日期2020年,论文PDF,点击链接。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象,并解释现象出现的原因,推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系,使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验,到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
京东快速发展的同时,应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增,在面对如此大规模的机器,应运而生了京东数据中心操作系统(JDOS,JingdongDatacenter OS)。历经多年时间的技术沉淀与发展,JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源,更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行,基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统,将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度,支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算,并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战,经过无数次的紧张演练,问题排查,系统升级优化,服务应用快速交付;从容支撑大促高峰流量,保障了业务的高速发展。
10月31日,由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕,本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与,他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题,展开了深入研讨。
这几天百度不断出新,让人目不暇接。在极简首页之后,《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际,其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清,百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系,可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com,看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面,知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层,它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告,完整内容见书籍《知识图谱:概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
工业制造发展迅速,各式各样的工业互联网平台脱颖而出,但在它们之中做工业知识图谱的少之又少,这到底是为什么呢?
大语言模型有巨大的潜力,但也存在明显的缺陷。知识图谱可以使大语言模型变得更准确、透明,并且结果易于解释。
近两年,知识图谱技术得到了各行各业的关注,无论是企业公司还是开发者个人,都对这项技术有着极大的了解与使用需求。在近日的 AI开发者大会(AI ProCon 2019)的知识图谱技术专题,演讲嘉宾为开发者们分享了该领域技术应用的实践经验与未来发展趋势。
论文标题:Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling
知识图谱是近几年来一个蛮热的词,被认为是“认知智能领域核心技术之一”,“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
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