明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费满200元，可领取100Q币，多买多送。百万Q币，送完为止。...双11来WeTest，享受被百万Q币围绕的喜悦！来一次跟腾讯专家的约惠！ 了解活动更多信息，请扫描下方二维码 ? ?
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。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。
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。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...但与现实世界快速增长的知识量相比，知识图谱覆盖度仍力有未逮。由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
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。...知识图谱 现有大型知识图谱，诸如Wikidata、Yago、DBpedia，富含海量世界知识，并以结构化形式存储。如下图所示，每个节点代表现实世界中的某个实体，它们的连边上标记实体间的关系。...由于知识规模巨大而人工标注昂贵，这些新知识单靠人力标注添加几无可能完成。为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识，研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法，即实体关系抽取技术。...不过，使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型，再利用该模型来抽取知识加入知识图谱，本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。
1 研究背景 然而，在分层多关系图数据结构中，双曲空间嵌入方法性能却不如欧几里得模型。因为在双曲空间中很难找到一种方式来表示跨关系共享的实体(节点)，使得它们在不同的关系下形成不同的层次。...知识图谱是一个典型的分层多关系数据结构，将其嵌入到双曲空间中可能会有较明显的改进。因此该文章重点研究在双曲空间中嵌入多关系知识图谱数据，并进行链路预测。...MuRP的参数数随实体和关系的数目线性增加，从而具有较大的知识图谱可伸缩性。...3 实验 3.1 数据集 文章首先使用标准WN18RR和FB15k-237数据集测试庞加莱和欧几里得模型在知识图谱链接预测任务中的性能。...此外，由于知识图谱中并不是所有的关系都是分层的，后续工作可以将欧几里得和双曲模型结合起来，产生最适合数据曲率的混合曲率嵌入。
每年电商双11大促对背后技术人都是一次大考，阿里数据库团队表示。经过9年的发展，双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿，秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。...以上总结了大型网站的五个核心知识要点，需要什么技术都知道了，我看到这个图的时候有惊讶有茫然，搭建一个大型的网站需要如此庞大的技术工程。...但是所学的知识点没有系统化，很难在技术领域继续突破的。
每年电商双11大促对背后技术人都是一次大考，阿里数据库团队表示。经过9年的发展，双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿，秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。...以上总结了大型网站的五个核心知识要点，需要什么技术都知道了，我看到这个图的时候有惊讶有茫然，搭建一个大型的网站需要如此庞大的技术工程。
例110（ACM题型）：小编特别喜欢网购，尤其是当双11和双12的时候，小编总是要买很多东西，现在给你一个任务，请你编程帮小编计算一下，某件东西是在双11买合适，还是在双12买合适。...假设商品的原价为X元（X>=10并且 X<=10000），已知双11的计算规则为：(X+500)*0.56789，双12的计算规则为：(X*3.5)*0.56789。...如果双11买和双12买价格一致，则选则双11购买。...输入： 输入数据为商品的价格，X其中（10<=X<=10000）范围内的整数 输出： 输出数据为，何时购买合适： double 11 double 12 代码演示： ? 结果演示： ?...我们常说“学而不思则罔”，和学习编程知识一样，我们只有在学习的同时加以总结与思考，才能对编程有更系统和深入地了解，学到的知识才真正能为自己所用。
知识图谱是什么？...知识图谱最早由谷歌发布，为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率，在知识图谱辅助下，搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息，然后返回更为精准结构化的信息，从而更大可能的去满足用户的一个查询需求...4、精准营销 电商平台 给全网用户打标签，通过标签判断用户属性，买某一类手机的用户，他可能也会经常去买另一类的用品，但可能经常去买另一个品牌的手机的用户，他不会去购买这种产品，我们通过图就可以将这种关系给找出来...一个完整的知识图谱的构建包含以下几个步骤： 定义具体的业务问题 数据的收集 & 预处理 知识图谱的设计 把数据存入知识图谱 上层应用的开发，以及系统的评估。...知识图谱架构 知识图谱架构完整.jpeg 通过信息抽取，我们从原始语料里面我们提取出了实体关系和属性的知识要素，然后经过知识融合，我们消除了实体的支撑项和实体对象之间的奇异，得到一系列基本的事实表达
我们当时做这个项目，应用在双11实时预测的用户产品推荐上，后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点，如果我们做参数服务器，同样的技术，就是死路一条。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目，它一开始是典型的人力服务工作，在成都客服中心有几千人，每年双11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年，自助率从60%一下子升到94%，2016年自助率高达97%，去年双11最忙的时候，客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标，两三个星期前刚刚做到。...如果做知识图谱，其实跟深度学习没什么关系，今天的深度学习图谱其实是建了一个图模型，然后把这个点一个一个往下推，而这两个框架是完全分离的框架，这其实也是分裂的。大家能不能真正有一套机制，能有推理的功能？...刚才已经提到知识图谱了，大家其实现在有一系列算法讲知识图谱，knowledge graph，但是学术上发表的很多文章，工业上暂时是没法用的。
趋势一：人均学习时长是去年1.5倍 学习型青年：跟剁手热情一样高涨的还有学习热情 知识飞速迭代的时代，学习型青年已把终身学习观念牢牢刻进DNA。...双11期间，Python、Java、影视设计、游戏设计等“高薪揽才”行业相关课程，占据了学习人数TOP10网课榜单的半壁江山…… 趋势三：“淘货”不如“淘课” 学习型青年：买课也要“多快好省” 与其...理性消费的学习型青年，买课也讲究“多、快、好、省”，“实用速成型”课程成为青年热学首选。 双11期间，学习人数TOP10网课榜单上，训练营、官方严选课、直播公开课获用户疯狂“打call”。...趋势四：双11，你买你的迪奥，我修我的奥迪 学习型青年：双11做全能型人才，自己的汽车自己修！ 汽修人才缺口大？ 腾讯课堂学习型青年：“别说了，马上学起来！”...双11首个小时，腾讯课堂青年在线买爆“奥迪汽修速成班课程”。
---- 新智元报道 编辑：QJP 【新智元导读】实体链接（Entity linking）通常在自然语言理解和知识图谱中起着关键作用。...2012年，谷歌推出了一个知识库的新概念：知识图谱，以提高搜索结果的质量。 这个知识库收集了来自 Wikipedia, Wikidata 和 CIA World Factbook 的数千亿事实。...谷歌的研究人员使用了所谓的增强型双编码器检索模型（enhanced dual encoder retrieval models ）和 WikiData 作为他们的知识库，这些知识库包括大量不同的实体。...通过对 Wikipedia 和 WikiData 的操作，使用增强双编码检索模型和基于频率的评估实验提供了令人信服的证据，证明用一个涵盖100多种语言的单一模型来执行这项任务是可行的。...参考链接： https://venturebeat.com/2020/11/11/googles-ai-lets-users-search-language-agnostic-knowledge-bases-in-their-native-tongue
专场期间，腾讯教育除了启动旗下多个产品的最新业务战略升级之外，还正式发布了面向教学场景全流程的操作系统——“腾讯教育智脑”，希望以统一身份认证为基础，以场景化教学工具为抓手，以结构化知识图谱为支撑，助力教学全场景数字化...另一方面，“腾讯教育智脑”以统一身份认证为基础，以场景化教学工具为抓手，以结构化的知识图谱为支撑，支持通过打通硬件设施的边界，以“软硬结合”的方式，助力教学全场景的数字化——让教学当中的各个环节可测量、...而结构化的知识图谱，则希望帮助实现教与学的个性化。...实现即买即用、按需订阅、在线教学、运营管理全流程数字化，助力教育机构从线下到线上的业务转型。...报告共计11万字，全面呈现了区域智慧教育发展现状与特征，并通过案例进行引证，对智慧教育的发展趋势进行了展望。
专场期间，腾讯教育除了启动旗下多个产品的最新业务战略升级之外，还正式发布了面向教学场景全流程的操作系统——“腾讯教育智脑”，希望以统一身份认证为基础，以场景化教学工具为抓手，以结构化知识图谱为支撑，助力教学全场景数字化...另一方面，“腾讯教育智脑”以统一身份认证为基础，以场景化教学工具为抓手，以结构化的知识图谱为支撑，支持通过打通硬件设施的边界，以“软硬结合”的方式，助力教学全场景的数字化——让教学当中的各个环节可测量、...而结构化的知识图谱，则希望帮助实现教与学的个性化。...实现即买即用、按需订阅、在线教学、运营管理全流程数字化，助力教育机构从线下到线上的业务转型。 ?...报告共计11万字，全面呈现了区域智慧教育发展现状与特征，并通过案例进行引证，对智慧教育的发展趋势进行了展望。
，图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效...同时，结合大模型在领域落地的典型场景，我们致力于构建SPG + LLM双驱动的行业落地范式，以提升领域应用的可控性和可信度。另外，基于知识图谱解决LLM幻觉的问题是一项长期且复杂的工作。...通过框架的协同实现LLM与SPG双驱动，支持跨模态知识对齐、逻辑引导知识推理、自然语言知识查询等。这对SPG知识语义的统一表示和引擎框架的跨场景迁移提出了更高的要求。表1....SPG和LLM双驱的整体链路本文后面将详细介绍知识构建与图谱推理查询的能力模型，这里简单介绍下LLM与SPG对齐部分的能力模型，期望从四个层面推进SPG与LLM对齐层的能力建设：领域知识对齐。...图 10.SPG + LLM双驱总体技术框架未来，我们期望以OpenSPG为基础与OpenKG的深度协作，结合行业领域应用，不断提升提升OpenSPG的知识沉淀和系统引擎的能力：联动OpenKG沉淀领域常识知识图谱
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