检索增强生成(RAG)应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中,擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库,该数据库旨在存储数据,以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
LinkedIn 的会员可以在自己的档案中填充个人信息,例如工作经历、教育经历、技能专长等等。从会员的输入中,我们利用人工智能模型来抽取他们的档案属性或档案实体。这个过程被称为标准化和知识图谱的构建,并生成与会员有关的实体的知识图谱。
单年融资额从2014年的8.78亿元到2017年的42.17亿元,“AI+教育”只用了4年,这是亿欧智库所发布的权威数据。并且在2018年,AI教育领域最大的单笔融资记录被刷新,达到5亿美元。至此,包括中金、红杉、经纬、IDG、金沙江创投等在内的近200家投资机构已经入局“AI+教育”。与此同时,新东方、VIPKID、沪江等教育巨头也马不停蹄地相继进入赛道。
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。
链接:https://github.com/lrs1353281004/Chinese_medical_NLP
汉斯·乌思克尔特教授,德国人工智能研究中心(DFKI)科学董事,北京深知无限人工智能研究院(AITC)院长兼首席科学家 直播链接 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束,点击链接回顾大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 htt
📷 文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天,德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链
回首过去十年,我们见证了大数据从概念诞生到行业落地,逐渐发展到基于数据中台驱动决策的数据智能时代。作为后互联网时代的产物,数据智能必将是未来很长一个发展阶段的核心所在。
文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天,德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链监控、市场调研和产品
7 月22-23日中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链监控、市场调研和产品管理等。其所讨论的方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术,充分利用知识图谱和各种其他结构化数据源,实现信息的互为补充。
从这个距离看,所有的星系看起来都变得很小,星系之间相距遥远。同样的法则统治着宇宙的每一个组成部分
AI科技评论按:本文作者王海良,呤呤英语开发总监,北京JavaScript/Node.js开发者社区的运营者,曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇,由AI科技评论独家首发,转载请联系授权。 目前
企业的经营和发展是离不开网络的,当前人们每天处理的业务和跟客户沟通等事宜,往往都是在网上进行的,所以对于网络系统的要求还是比较高的。大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量好自然也成为关键性疑问了。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
AI+医疗不止于影像筛查,姚建华博士在本文介绍了 AI 辅诊、导诊、分诊的快速发展,以及病理分析上的科研趋势。 2019腾讯全球数字生态大会将于5月21日-5月23日在昆明滇池国际会展中心召开。5月22日上午,以“智医疗 至健康”为主题的智慧医疗专场重磅开启。 随着医疗行业融入更多大数据、人工智能、传感技术等高科技,医疗服务正走向真正意义的智能化,并快步走进寻常百姓的生活。AI医学影像分析、AI辅助诊断、AI运动视频分析、AI病理分析等创新技术,正在不断开拓智慧医疗的新边界,更优质、高效、安全的医疗逐
清华大学“人工智能前沿与产业趋势”系列讲座的第五讲,由蚂蚁金服集团首席AI科学家与副总裁、达摩院金融智能负责人漆远亲临现场,与清华大学海峡研究院大数据AI中心专家委员、百度七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣老师共同参与,深度探讨AI赋能金融服务的发展趋势。
该研究使用的是 CapitalBio 平台 (CapitalBio 公司) 芯片,非常清晰的研究思路;
近日,在第八届对话系统技术挑战赛(DSTC8)中,“端到端的问答预测任务”、 “基于Schema的对话状态追踪”以及“面向多领域端到端对话系统”等三项赛事的第一桂冠,均被同一家公司夺走。
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
2018年12月18日,由鹏城实验室、新一代人工智能产业技术创新战略联盟共同举办的「新一代人工智能院士高峰论坛」进行到第二天。
AI 科技评论按:现在的市场环境下,企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段,沉淀了大量的数据,大型的企业都开始了数字化转型,它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户,将数据转化为专家的经验知识,从而提高工作效率和产品销量,并增强产品的用户体验。而知识图谱,则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
👆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
前几天,谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品:“Talk to Books”,用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐,比如输入:“What is thebest programming language?”(什么是最好的编程语言?),就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用,它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容,进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上,知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
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。
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
在人工智能应用层出不穷的今天,作为软件从业者,我们都非常关注如何在自己研发的应用中使用人工智能技术,以提高软件的智能化水平。
近年来,随着大家对高级认知能力的积极探索,知识图谱因为表达能力强,扩展性好,并能兼顾人类认知与机器自动处理,引起了学术界、工业界以及政府部门的高度关注。
News 新闻 3月29日,复旦大学计算机学院教授、知识工厂实验室创始人、国内最早从事知识图谱研究的学者之一肖仰华博士受聘担任达观数据高级顾问,进一步增强达观数据在文本智能处理领域的技术攻坚力量,共同
随着全球数字经济的蓬勃发展,网络安全与物联网、工业互联网、云计算、5G 等多种场景和技术的融合极大地改变了网络安全防护体系。如何打造智能化的网络安全防护成为了学术界和工业界的热点。基于人工智能的安全运营技术方案(AISecOps)将大幅提升威胁检测、风险评估、自动化响应等关键运营环节的处理效率,大幅减少对专家经验的依赖,助力网络安全运营产业的技术升级。近年来,知识图谱技术得到了迅速发展,本文目的在于探讨智能的安全运营技术中知识图谱技术应该发挥何种作用。
嘉宾 | 张晴晴 编辑 | 李忠良 人工智能有两个重要的部分,数据与算法。作为一家人工智能数据服务提供商,爱数智慧在语音数据的采集与处理上有其独到的价值,在今年的 11 月 5 日与 6 日 AICon 全球人工智能与机器学习大会(北京站)2021 上,我们邀请了爱数智慧创始人兼 CEO 张晴晴来分享他们在人工智能方面的前沿研究。在正式分享前,我们采访了张晴晴,以下为采访整理,希望对你有所启发。 InfoQ:是否可以简述一下您在人工智能方面的研究历程? 张晴晴:我是在 2005 年开始接触人
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.
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》。
当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用知识的过程,因此,作为人类对客观世界认知的一种表现形式,知识图谱是认知智能研究不可或缺的组成部分。
竹间科技创始人兼CEO简仁贤曾在世界人工智能大会上发表了一篇题为《认知智能赋能企业转型》的演讲,重点探讨了认知智能的基石——知识图谱,阐述了知识图谱的定义、优势等,接着围绕产业界极重视的大规模落地问题,结合具体例证及经验心得,描绘了跨越众多行业的不同应用。以下为竹间科技创始人简仁贤先生演讲内容的精彩节选。
知识图谱是下一代可信人工智能领域的关键技术组成之一。围绕知识的归纳抽取、演绎推理等处理与分析过程,诸多关键问题逐步被攻克,大幅推动了机器认知技术的发展。在网络空间安全领域,防御技术的智能化升级也亟需成熟、有效的网络空间安全领域知识图谱(以下简称为安全知识图谱)技术体系,为应对强对抗、高动态环境下的攻防博弈提供知识要素与推理智能支撑。为了归纳总结安全知识图谱的关键技术研究进展,本文将尝试通过技术概述的方式,尝试回答以下几个问题,期望为读者较成体系化的安全知识图谱研究现状总结。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 认知的高度决定了创造价值的高度。 企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中,会面临复杂多样的决策场景。 然而,时代演变产生的海量、分散、实时的信息,仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。 因此,企业需要通过大数据与人工智能技术,提升对业务的智能分析与决策能力,以此提升在快速、复杂的博弈场景中的竞争力。 那么如何运用人工智能技术增强企业的认知智能呢? 在企业营销服务、设备生产运维的场景中,知识图谱与认知智能技术可以通过数据知识聚合、
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。
“知识就是力量”我们耳熟能详,但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说,知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域,如何运用这一技能更好地理解客户需求,提高业务效率和客户满意度,同时进行风险管理?招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络,通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息,并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场
2017年,知识经济日益火爆,分答、知乎、得到等知识平台可谓如日中天。眼下这种火爆已在从人类延展到机器。互联网巨头纷纷对知识变得饥渴起来,知识成为数据之后的又一个香饽饽。 互联网巨头对知识越来越青睐 两三年来,互联网大佬言必谈数据,特别是大数据。曾有人戏称马云应该叫“Data Ma”,因为不懂技术的马云,十分钟爱谈大数据,马云的“五新理论”中有一个是“新能源”,其认为未来机器吃的不是电,而是数据。其外,李彦宏、马化腾等大佬关于大数据都有不少言论,马化腾说数据是AI应用的四大要素之一,李彦宏也提到:“由数据、
2016 年起,人工智能成为中国开发者重点关注的技术领域,以深度学习驱动的计算机视觉、自然语言处理、语音相关技术成为渗透最广的三个 AI 技术领域。然而,在这样的背景下,AI 仍是一个非常前沿的学科,对于中国开发者而言有很多需要克服的障碍,首当其冲的就是算法成熟度问题。此外,不同领域不同产业的 AI 应用场景复杂度与日俱增,给很多开发者树立了天然门槛。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中,知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力,可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
---- 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
本期会议邀请到来自百度等头部企业的代表,来自清华大学的研究人员,以及来自维智科技、河溓海平等时空AI明星创业企业的技术负责人,一起深入探讨时空知识图谱在构建与行业应用落地所面临的机遇和挑战,并进一步了解时空知识图谱的技术发展,以及对应的相关解决方案。3月16日,欢迎报名! 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接:https://conf.ccf.org.cn/TF96 时空人工智能(Spati
今天这篇文章不谈技术,给大家分享一些干货!首先来聊聊一个AI圈子里画风清奇的公众号 夕小瑶的卖萌屋。公号的作者中不仅妹子居多,颜值能打,而且喜欢将学术研究和大厂业务上线中的收获与读者分享。 卖萌屋的作者们就读或毕业于北大、中科院、北邮、蒙特利尔大学MILA、墨尔本大学 等国内外的顶尖CS院校&实验室,在微软、百度、腾讯等大厂核心研究/业务团队从事搜索、推荐、NLP/CV相关的研究和业务落地,顶会收割机、上线狂魔、顶级赛事冠军、SSP offer收割机、知乎大V等只是ta们的部分标签。公众号主页点击
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。
过去10年,知识图谱可谓是最接近“人工智能”的概念。业内普遍认为,知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出,主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段,而从感知智能到认知智能的过程中,知识图谱是关键技术之一。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 近两年,人工智能领域的大模型可谓炙手可热。以自然语言处理领域为例,自BERT横空出世,在各种评测上分数一飞冲天,在斯坦福阅读理解评测集上超越人类水平之后,各种越来越大的自然语言处理模型不断涌现,并在各种评测中不断刷新出新的记录。 图1是近年来不同的预处理模型的情况,可以看出模型规模呈指数级增长。由此,许多人已经对模型越大效果越好(Larger model, better performance)深信不疑,并逐渐形成了AI领域的“军备竞赛”。 图1 “大
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