自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统(对话机器人)本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术,从哪些渠道可以了解到呢?下面逐步给出说明。 图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质,比如PCA其实是在计算特征向量,MF其实是在模拟SVD计算
2020年,自然语言处理领域顶级的国际学术会议EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)共录取论文751篇(长文601篇,短文150篇)。
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看。
本系列参考了市面上已知的,几乎全部“知识图谱”相关文章,并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系,希望大家能有所收获。
KDD,国际数据挖掘与知识发现大会,全称:ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining,是数据挖掘领域国际最高级别会议。
近日网上的一个迈克尔杰克逊代表作《Smooth Criminal》MV官方高清修复版,的视频赚足了大家的眼球。这次的高清修复不仅分辨率达到了4K,原本的25帧录像也提升到了60帧。逼真得甚至可以看清MJ领带上得问题,完全就像是使用现代设备拍摄的一样。
了解知识图谱的基本概念,也做过一些demo的实践,毕竟是做问答方向的,所以就比较关注基于知识图谱的问答。其实构建知识图谱的核心在于命名实体识别和关系抽取,围绕这两个方面也有很多细致的工作,比如如何解决实体的歧义,进行实体消歧;如何进行多关系的抽取等。从最近各大公司举行的比赛,我们也可以看出来,今年的主要工作就在这上面,这也是技术落地的一个重要标志。最近也在捣鼓BERT,想着就将基于KB的QA流程撸一遍,于是就有了这个demo。
SimpleAI 【HelloNLP】系列笔记,主要参考各知名网课(Stanford CS224n、DeepLearning.ai、李宏毅机器学习等等),并配合NLP的经典论文和研究成果、我的个人项目实践经验总结而成。希望能和各位NLP爱好者一起探索这颗AI皇冠的明珠!
▌AI 科技大本营按:2018 年 7月 13 日——19 日,ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)人工智能领域顶级学术会议之一,涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等,对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
---- 新智元报道 来源:Google AI 编辑:LRS 【新智元导读】预训练的经验来说,数据越多,效果越好!Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章,可以从知识图谱中自动生成文本数据,再也不怕语料不够用了! 大型预训练自然语言处理(NLP)模型,如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM,充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库,对特定任务的标注数据进行微调,获得一个效果特别好的预训练,并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而,自然语言文本本身
链接:https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
国际计算语言学协会年会 ACL 2020 按照原定时间已经于 7 月 5 日至 10 日召开,受到疫情影响,本次会议全部改为线上会议。ACL 2020 共收到了 3429 篇论文,收录其中 779 篇论文,包括 571 篇长论文和 208 篇短论文,论文的总接收率为 22.7%。ACL 2020 收录文章数量前五位的主题分别是:机器学习(Machine Learning for NLP)、对话和交互技术(Dialog and Interactive Technologies)、机器翻译(Machine Translation)、信息提取(Information Extraction)和 NLP 应用(NLP Application)。
机器之心报道 机器之心编辑部 这个脑机接口可以让语言障碍患者以每分钟 62 个单词的速度进行交流 —— 速度达到了之前 SOAT 脑机接口的 3.4 倍,并开始接近自然对话的速度。 在众多研究脑机接口(brain-computer interface,BCI)的科研团队中,斯坦福大学霍华德・休斯医学研究所研究科学家 Frank Willett 所在的团队绝对是值得关注的一个。 2021 年 5 月份,他们实现了一项重要突破,首次破译了「与手写笔迹相关」的大脑活动,可以让瘫痪患者不用手也能快速打字。 具体来讲
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
随着认知智能走进了人们的视野,知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上,自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议,无疑能够很好地呈现该领域的研究风向。
StanfordNLP是一个软件包组合,包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包,以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36
本文通过多个实验的对比发现,结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式,获得更高的准确率和更好的效果,能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。
[ 导读 ]对知识工程的研究贯穿于整个人工智能的发展史。作为目前最为火热的先验知识组织、表征技术,知识图谱的相关工作在本届 ACL 上可谓万众瞩目。本文将介绍本届 ACL 收录的一些知识图谱方向的优秀成果,希望对读者们有所启发。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
埃尔德什等差数列猜想(Erdős conjecture on arithmetic progressions),又称埃尔德什 - 图兰猜想(Erdős-Turan conjecture),是由匈牙利数学家、沃尔夫数学奖得主保罗 · 埃尔德什与保罗 · 图兰(Pál Turán)共同提出的关于调和发散数列的等差子序列的数论猜想。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信息都保留了下来,所以论文的结果
ACL 2019已经结束,但其空前的规模仍然震撼人心:2900多篇提交论文,660篇被接收,3000多名会议注册人员,以及4个超过400人的研讨会(比一些国际CS会议都大)。
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】知识图谱竞赛的世界纪录,又被中国团队刷新了! 近日,素有知识图谱「世界杯」之称的OGBL-wikikg2的比赛结果公布了。 度小满AI-Lab团队强势夺冠,碾压Meta AI实验室FAIR、蒙特利尔Mila实验室等一众国内外顶级AI科研机构,创造了KGE算法新纪录。 地址:https://ogb.stanford.edu/docs/leader_linkprop/#ogbl-wikikg2 OGB是斯坦福大学发布的国际知识图谱基准数据集,也是图神经
积极的? 消极的? 中性的? 使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。
上篇博客理了一下一些知识表示学习模型,那今天我们来看目前最流行的BERT模型加上外部知识这个buff后到底会有怎么样的发展。其实这个思路在之前就有出现过比较有意思且高效的工作,像百度的ERNIE和ERNIE2.0 以及清华的ERNIE,这些工作的介绍可以参考站在BERT肩膀上的NLP新秀们(PART I)。
作者:李加贝 (浙江工商大学) 方向:跨模态搜索 标题:A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple-wise Perspective in Angular Space -- ACL2022 链接:https://aclanthology.org/2022.acl-long.336v2.pdf 虽然bert等预训练语言模型取得了巨大的成功,但直接使用它们的句子表征往往会导致在语义
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】人脸识别技术最近又有新的破解方式!一位斯坦福的学生使用GAN模型生成了几张自己的图片,轻松攻破两个约会软件,最离谱的是「女扮男装」都识别不出来。 真的有人能模仿你的脸,还绕开了人脸识别系统! 最近斯坦福大学的研究人员在arxiv上发布了一篇论文,虽说是斯坦福CS236G的课程作业,不过论文中提出了一个非常有趣的思路,用对抗生成网络GAN生成一个面部图像来模仿目标人脸,看看人脸识别系统能否正确验证。 因为人脸的关键特征信
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示
在 Java 中有这样的一个类,平时可能都用不到,但是需要的时候还是会很方便的,它就是 Java 中的javafx.util.Pair。在介绍 Pair 的使用之前我们先看看下面的例子。
他们做了个名为TEKGEN的AI模型,直接将知识图谱用“人话”再描述一遍,生成语料库,再喂给NLP模型训练。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试,笔者私自将其归纳为:
情绪和面部表情并不是一回事。情绪是我们感受到的东西。面部表情指的是我们皮肤下肌肉的位置和运动,所以虽然面部表情可以作为情绪的指标,但是面部表情反映的并非是一种情绪,比如微笑表情有时也可以表示悲伤的情绪。
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前,关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主,这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现,尽管回答准确度高,但难以落地于实际场景。
在这个信息飞速发展的时代,数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点,给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
描述逻辑的公理可以用来定义术语,所以称为Terminological Box,简称Tbox
精选 6 篇来自 EMNLP 2018、COLING 2018、ISWC 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
来源:机器之心本文共2500字,建议阅读10+分钟在写文章、画图之后,AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想,DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活? 假如使用单一序列模型就能解决所有任务,是再好不过的事情,因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性,此外,这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展,性能还会提高。从历史上看,更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。 今日,受大规模语言建模的启发,Deepmind 应用类似的方法构建了一个
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
机器之心报道 机器之心编辑部 在写文章、画图之后,AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想,DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活? 假如使用单一序列模型就能解决所有任务,是再好不过的事情,因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性,此外,这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展,性能还会提高。从历史上看,更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。 今日,受大规模语言建模的启发,Deepmind 应用类似的方法构建了一个单一的「通才」智能体
上周末参加了在云南昆明举办的“第十八届中国计算语言学大会”(The Eighteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2019)。CCL作为国内最好的NLP会议之一,笔者收获满满,感触颇深。于是写下这篇文章,和大家分享之所见所闻。
如何有效融合图像、文本等多模态信息以提高多模态知识图谱(MMKG)完整性,一直是多模态知识图谱的研究热点。当前MMKG补全方法往往忽略了多模态数据中的细粒度语义细节,进而影响了模型性能。
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