---- 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
如果一段文本中提到一个实体 ,算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
最近,大型免费学术资源索引OpenAlex宣布上线,该索引包含超过 2 亿份科学文献。
知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文介绍了知识问答的两种主流方法。 什么是知识问答 基于知识的问答是以知识库为认知源,在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。 例如,“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”,会被解析为以下的集合。 一般
【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 作者 | Björn Ha
作者: 金克丝 (在读博士) 方向: 多模态学习 学校: 南京理工大学 REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 会议:NIPS 2022 论文:REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 链接:https://arxiv.or
【引子】 “海内存知己,天涯若比邻”, 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章,刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”(https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext),作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读,颇有收获,编译成文。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势,在今年的ICLR2020上,就涌现出了大量相关研究,其中,来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库(Virtual Knowledge Base,KB)来回答复杂多跳问题的方法,其可以遍历文本数据,并遵循语料库中各个实体的关系路径,并基于评分的方法,实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
昨天(2019.05.06)的国内股市大家也都看到了,川普的一句推特威力真的太可怕了......(虽然今天涨了一点回去,但是本质上还是亏了呀)
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题: Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议: ACL 2022 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接: https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
【1】 Linear algebra with transformers 标题:带Transformer的线性代数 链接:https://arxiv.org/abs/2112.01898
可能与三元组相关的标签(一个数据集可能有多个标签)的总计数为 51,不算特别多,所以我打算把每个数集看一下,看看有没有 满足大小在 1G-10G
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
4GB文本文件in.triple每行包含两个顶点,一个边 : node1String, edgeString,node2String。输出node.csv文件:node1Id,edgeString,node2Id。
安装一系列pip依赖: cd至项目根目录,运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
在人工智能的早期,自上而下的创建智能系统的方法(在上一课中讨论过)很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式,然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法:
Oxigraph是一个实现了SPARQL标准的图数据库。宗旨是为了实现一个基于RockDB和Sled的K/V仓库的兼容的,安全的,快速的图数据库。由Rust语言实现,Oxigraph同时也提供很多读,写和处理RDF文件的工具功能。
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容,以往可能是通过爬虫进行爬取,但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据,比如,城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科,里面基本可以搜索到我们能获取的数据,因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
查询文献你懂的,我认为Pubmed首选。当oncotarget杂志不再被Pubmed检索的收获,多少博士内心发慌,多少专家内心悔恨自己掏出的稿费。当然,用好Pubmed不能仅限于利用网页界面去检索那么几个关键词,AND 或者 OR。今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。
28181协议全称为GB/T28181《安全防范视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》,是由公安部科技信息化局提出,由全国安全防范报警系统标准化技术委员会(SAC/TC100)归口,公安部一所等多家单位共同起草的一部国家标准(以下简称28181)。28181协议在全国平安城市、交通、道路等监控中广泛采用,若想做统一的大监控平台,则满足28181协议接入是必不可少的。
图,是很有用的数据结构,用节点 (Node) 和边 (Edge) 织成一张网。比如,知识图谱就是这样的网。
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)。
malsub是一个基于Python 3.6.x的框架,它的设计遵循了当前最流行的互联网软件架构RESTful架构,并通过其RESTful API应用程序编程接口(API),封装了多个在线恶意软件和URL分析站点的web服务。 它支持用户提交文件或URL进行分析,并可通过哈希值,域名,IPv4地址或URL检索报告,下载示例和其他文件,进行一般搜索和获取API配额值。该框架同时遵循了模块化的设计理念,方便用户自定义添加相应的功能模块。该框架也是多线程的,例如它会在每个输入参数的线程池中调度服务API函数,这
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)。
选自Baidu Research 作者:Jonathan Raiman & John Miller 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南、蒋思源 近日,百度人工智能实验室的 Jonathan Raiman 和 John Miller 提出了在问答类检索提取答案的新方法 Globally Normalized Reader(GNR),通过将问答类检索当成搜索问题,选取关键句子、标定起始词和终止词定位答案,在得到相同表现水平的同时降低了计算复杂度,并能有效应对过拟合。GNR 在斯坦福 SQAD 数据集的实验中得到
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
Spring Boot 是一个基于Spring框架的快速开发框架,可以快速构建基于Java的Web应用程序。在本文中,我们将介绍如何使用Spring Boot构建RESTful API,包括如何设置Spring Boot应用程序、定义RESTful API的路由和控制器、实现业务逻辑、数据持久化以及单元测试等方面的内容。
REST架构就是为了HTTP协议设计的。RESTful web services的核心概念是管理资源。资源是由URIs来表示,客户端使用HTTP当中的’POST, OPTIONS, GET, PUT, DELETE’等方法发送请求到服务器,改变相应的资源状态。
每次发布 Web 服务时,都会为该 Web 服务分配一个版本。版本控制使用户能够更好地管理其 Web 服务的发布,并帮助使用您的服务的人轻松找到它。
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。
本篇主要给大家介绍两篇文章:一篇是清华大学发表的XQA,该篇文章主要是针对开放式问答构建了一个跨语言的开放式问答数据集,该数据集(训练集、测试集)主要包括九种语言,9万多个问答。第二篇是澳洲昆士兰阳光海岸发表的Katecheo,该篇文章构建了一个模块化系统,它可以轻易的部署在Kubernetes集群(当前很多大公司都会使用Kubernetes)上用作商用。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
信息检索的概念 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来,并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从 信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的信息查寻(Information Search 或Information Seek)。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段,或者说是一项比较流行的技术,跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距,但是对于普通的企业级应用已
AI 科技评论按,在去年的 EMNLP2018 上,由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处理实验室发布了一个大规模精标注关系抽取数据集 FewRel。据了解,这是目前最大的精标注关系抽取数据集。
大量的跨平台应用开发框架,使你可以编写一次代码,然后在 Android,iOS 等多个平台上甚至在台式机上运行。你可能听说过一些流行的框架,例如 Ionic,Xamarin 和 React Native。另一个相对较新的框架是 Flutter。
代码从初始化MoreAPI开始,使用在注册帐户并获得MoreAPI服务访问权限后获得的令牌。
服务来源支持私有 DNS 解析器,用户可以添加自己的 DNS 解析器地址进行私有域名解析,适用于服务配置了私有域名的用户。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文是知识图谱的一篇综述类文章,带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革,Web技术作为互联网时的标志性技术,正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接,Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络,语义网络技术向用户提供的是一个查询环境,
自从Java EE5 之后就引入了@PostConstruct和@PreDestroy,这两个作用于Servlet生命周期的注解,实现Bean初始化之前和销毁之前的自定义操作。此文主要说明@PostConstruct。
在了解 REST API URI 设计的规则之前,让我们快速过一下我们将要讨论的一些术语。
The Linux curl command can do a whole lot more than download files. Find out what curl is capable of, and when you should use it instead of wget.
本章将介绍一个 Web 搜索引擎,我们将在本书其余部分开发它。我描述了搜索引擎的元素,并介绍了第一个应用程序,一个从维基百科下载和解析页面的 Web 爬行器。本章还介绍了深度优先搜索的递归实现,以及迭代实现,它使用 JavaDeque实现“后入先出”的栈。
web3.js内部使用JSONRPC与geth通信。它把所有JSON-RPC API当作JavaScript API,也就是说,它不仅支持所有与以太坊相关的API,还支持与Whisper和Swarm相关的API。
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
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:
今年我一直在写一本新书叫全栈Vue网站开发:Vue.js,Vuex和Laravel。它会在Packt出版社在2018年初出版。
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