随着信息流和短视频应用的发展，推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加，如何更好地理解文字、图片、视频到多模态，乃至用户画像的进一步演进，到最终可以给用户推送最合适的内容，也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会（北京站）2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
如果想记录工作日志，甚至打造自己的知识管理平台，推荐印象笔记https://www.yinxiang.com，除了笔记还有收藏功能，比如在微信里备份文章，这个在之前写过如何备份可能被删的公众号文章和网页
AI科技评论按：近日吴恩达发文将在4月底离职百度。几乎在同一时间，百度也宣布进一步深度整合，将包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术，组成百度AI技术平台体系（AIG），并任命百度副总裁王海峰为AI技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为Estaff成员，转向百度集团总裁和首席运营官陆奇汇报。 王海峰是自然语言处理领域的权威科学家，是该领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席（President）的华人，同时也是截至目前最年轻的ACL Fel
上一周，清华大学AMiner发布了《2018自然语言处理研究报告》(下载地址：https://pan.baidu.com/s/1IXuZLgGVHjfYyyX63jcVHQ)，因为时间原因，没能及时的更新，希望大家见谅。现在作者以初学者的态度整理了一下该报告的主要内容，希望能帮助大家。
提到微软，大家脑海中最先浮现的肯定就是Windows了。作为一家已经成立了46年之久的顶级科技公司，微软其实每天也在做着很多软件公司都在做的事——开发软件。
近期，先是在MegaFace百万级人脸识别竞赛中夺冠，接着又亮相了世界首个AI合成主播，在国内外引发大量关注。搜狗有AI，AI能力挺厉害，这些成果都是明证。
【新智元导读】百度副总裁王海峰博士受美国问答网站Quora邀请回答网友提问，回答了颇具代表性的十个问题，覆盖从中国人工智能的发展阶段到百度工程师的日常工作状态，十问十答的形式，为美国网友打开了解百度，
[1] TOC: 图数据科学助力精准预测，引领人工智能实现跨越发展 [2] Neo4j社区专家jennifer翻译整理: http://neo4j.com.cn/topic/629094b65698652d139c776a
你真的了解NLP吗？本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理，共包含五个部分：NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章能够帮助刚刚入坑NLP的小伙伴尽快找到自己的定位，同时也能协助已经在坑中挣扎多年的小伙伴看清该领域的全貌。
最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多，面试问题一环接一环，把自己问的头皮发麻： 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节，遇到了什么问题？ 为什么这么做？效果如何？你如何调整模型，你思考的逻辑是什么？ 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集？ 优化算法的选择做过哪些？为啥这么做？ ...... 大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.
摘自AMiner 机器之心整理 参与：李亚洲、思源 自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介
一个开源的网址导航网站项目，具备完整的前后台，后端使用 SpringBoot 搭建，可以拿来制作自己的网址导航。
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。 下面让我们通过第五章课程《概念图谱构建》的16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。 本课程
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
随着智能音箱走进千家万户，基于人工智能的产品与服务切实地来到了我们的身边。我们对智能音箱说话，问天气，定闹钟，听音乐，交流是如此的自然，这就是人工智能给我们带来的便利。
北京时间2022年8月7日下午17：30，由51CTO精心策划以“驱动•创新•数智”为主题的AISummit全球人工智能技术大会2022线上直播活动圆满成功！
作者：肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。 主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合
采访 & 撰稿 | Natalie 嘉宾 | 陈松坚 编辑 | Vincent 导读：腾讯小知是腾讯云旗下自主研发的，为企业级客户打造的24小时在线智能客服机器人系统。小知将腾讯大数据AI团队积累的高尖人工智能技术融入到客户沟通、智能服务、服务管理和商业决策各环节，打造客户服务闭环，大大提升客服效率。 腾讯小知的推出无疑是给市场注入了新的血液，但智能客服 / 问答产品的市场竞争一直非常激烈，很多公司都尝试在不同的垂直领域开发智能客服产品。在 Reddit 上，有观点认为，NLP 领域的突破状况令人失望，近
肖仰华 复旦大学教授 复旦大学计算机科学技术学院，副教授，博士生导师，上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，阿里巴巴副总裁、达摩院语言技术实验室负责人司罗发表了主题演讲《大规模语言智能为商业搭建桥梁》。在演讲中，他主要介绍了阿里巴巴如何搭建自己的自然语言技术体系，以及阿里巴巴深度语言模型体系 AliceMind 及相应的技术和应用场景。 以下为司罗在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 我是来自阿里巴巴的司罗。在 2014 年加入阿里之前，我在普渡大学担任老师，所以非常有幸在十几年时间
今天由携程技术中心主办的深度学习Meetup在凌空SOHO举办。作为上海最顶级的深度学习大会，活动吸引了BI、机器学习、大数据等领域的工程师和高校教授们参与，会场全天座无虚席，其中更不乏国际友人的身影
【导读】传统的新闻推荐算法仅仅从语义层对新闻进行表示学习，而忽略了新闻本身包含的知识层面的信息。本文将知识图谱实体嵌入与神经网络相结合，将新闻的语义表示和知识表示融合形成新的embedding表示，以此来进行用户新闻推荐。这种方法考虑了不同层面上的信息，实验证明比传统的方法效果好。 专知成员Xiaowen关于推荐系统相关论文笔记如下： 【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐，悉尼科技大学和电子科技大学最新工作 【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案，加州大学圣地亚哥分校最新工作（
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱，然后就旅游知识图谱的架构，构建，应用和未来几个方面展开讨论。
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
国内快速下载链接：Releases · xushengfeng/eSearch · fastgit
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络，有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因，它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法，以可视化形式描述其资源与载体，应用于问答、推荐等领域，其概念演化如图1所示。
这款软件简洁实用因为它是一款Markdown 编辑器，所以如果你觉得在网页上写CSDN博客不方便并且经常忘记保存的话，它会是个很好的帮手，直接复制粘贴就行了
知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。然而，在KGs中可能存在大量的噪声和冲突，特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题，我们提出了一个新的置信度感知（confidence-aware）知识表示学习框架(CKRL)，该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说，我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用，我们只利用KGs中的内部结构信息，提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明，我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进，这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
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。
ACL首任华人主席、百度CTO王海峰说：站在百度的角度，过去到未来，语言与知识布局始终要把握两大趋势——技术前沿与产业发展。
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
编者按：EMNLP 2019正于11月3日至11月7日在中国香港举办。本届 EMNLP 大会中，微软亚洲研究院共21篇论文入选，涵盖预训练、语义分析、机器翻译等研究热点。本文为大家介绍其中的7篇精选论文。
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
作者简介 李健，携程度假研发部研发总监，2013年底加入携程，在数据挖掘分析、人工智能方面有一定的实践与积累。 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面
随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。
HBaseCon Asia2019 活动于 2019 年 7 月 20 日于北京金隅喜来登酒店举办，应主办方邀请，Nebula Graph 技术总监-陈恒在活动中发表演讲 “Nebula: A Graph DB based on HBase” 。本篇文章是根据此次演讲所整理出的技术干货，全文阅读需要 30 分钟。[image.png]
作者 | 李健 来源 | 源携程技术中心（ctriptech） 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的
Overview抽象的安全数据库，如常见漏洞和暴露（CVE）、常见弱点枚举（CWE）和常见攻击模式枚举和分类（CAPEC），这些概念被视为安全实体。同时，安全实体记录了许多潜在的关系类型，这些关系类型有助于跨越这三个流行数据库进行安全性分析和理解。为了支持安全实体关系的推理，基于翻译的知识图谱表示学习处理采用三重独立的方式进行实体预测。然而，它忽略了三元组周
摘要 机器翻译伴随着世界上第一台计算机的诞生而出现，随后成为人工智能领域最具挑战性的研究课题之一。70 多年来，以机器翻译、人机对话系统、文本自动分类、自动文摘和信息抽取等为代表性应用的人类语言技术所走过的曲折发展历程，从不同的侧面折射出人工智能领域的荣禄兴衰。本文在简要回顾人类语言技术发展历程的基础上，重点介绍当前该技术面临的主要挑战和研究现状，并对未来发展的趋势进行展望。 关键词
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
近日，国际计算语言学协会（ACL）官方公布了 2022 年度 ACL Fellow 名单，共有 8 名知名的自然语言处理学者入选。
“全球95%的信息是用英文所写的，100%的国际商贸活动是用英文的，因此如何帮助中国人跟外国人进行更好的交流，这变成了一个重大的技术课题。”
欢迎大家关注「澜舟科技」公众号，加入孟子开源社区，一起探索 NLP 领域的前沿技术！
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
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