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。
腾讯云智能识图，开发者只需要简单接入腾讯云API，最快半小时后就可以让自己的APP拥有媲美微信扫一扫的“识物”功能。用户不仅可以通过扫描实物或图片查询到商品信息，还可以快速实现查询、购买一系列行为。
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。
获客难是如今To B企业的一大难题，探迹科技的数据统计印证了此点：对于销售总监来讲如何有效增加并优化销售线索是他们面临的最大难题和痛点。
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。
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
👆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
随着“互联网+”时代的到来，知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中，知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中，企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现，可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么，知识图谱数据开发是什么？主要内容有哪些呢？
AI 科技评论按：比尔·盖茨曾说过，「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」，沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」。自然语言理解处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步，会引导对用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。 微软亚洲研究院副院长周明博士围绕这一观点有过不少系统的阐述。不论是在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上，或是近日举办的 EmTech China 峰会上，周明博士围绕自然语言四个方面的进
6月12日晚上，距离世界杯开幕只有两天时间，作为本届世界杯赞助商之一的vivo在上海发布重量级新机型vivoNEX。这款新机是今年2月底在MWC上展示的vivo APEX概念机的量产版，集成了不少黑科技——NEX对于vivo的价值有点像MIX对于小米的价值，大幅提升了手机品牌的科技感。
随着信息的爆炸性增长，构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，与自然语言处理（NLP）的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用，从基础概念到实际应用，揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
引言：知识图谱本质上是语义网络的知识库。也可以简单地把知识图谱理解成多关系图 。知识图谱以半结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为各领域的研究提供切实的、有价值的参考。本文将重点介绍知识图谱技术与智慧金融的融合。
众包（Crowd-sourcing）是一种新型的外包模式，它将一群松散的任务发包方（Requester）和任务完成者（简称工人，Worker）联系起来，实现任务发包、匹配、完成和付款等一系列操作。
这句话大概可以总结两层意思，一方面人工智能让更多的企业面对更广阔的商业前景，另一方面是如果要运用人工智能创造价值，就必须拥抱技术，实现真正的落地。
人工智能是一个非常热门的话题，涌现了诸多的人工智能公司，每家公司都标榜自己是人工智能公司。
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 上一秒收到“XX信贷”的诈骗短信，下一秒警察蜀黍的温馨提醒就到了。 如此迅速的出警速度，这背后其实还有AI默默助力。 只要NLP识别到用户短信中的“客户、拖欠、信贷”等关键字，手机中的反诈预警系统就会被触发，用户此时就能收到风险提醒。 维护网络安全，AI已经成为了非常重要的角色之一。 该如何更好利用AI，是网安人员们现在更加关注的话题。 在CCF C³第八次活动中，来自学术界和工业界的科技大咖们就深入探讨了这个问题。 这一次，他们齐聚绿盟科技，就知
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。 微软亚洲研究院
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴，是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力，在智能问答中也大显神威，已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
导读：近日，清华大学计算机系教授、系副主任，智谱·AI 首席科学家唐杰在 MEET 2021 智能未来大会上作了题为《认知图谱——人工智能的下一个瑰宝》的精彩演讲。
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。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念
长久以来Google的旗舰产品已成为我们生活的一部分。但Google并不认为搜索理所当然就应该是那样的。此文编译自《In The Plex : How Google thinks, Works, and Shapes Our Lives》作者Steven Levy的文章，是有关Google搜索变革研究的第一部分。摘自：36氪 天为什么是蓝的？ 小孩经常问这个问题，但是很少有家长在不需要帮助的情况下能回答得上。不久以前，找到正确的答案至少需要钻研百科全书，甚至还需要跑一趟图书馆。不过最近，爸爸妈妈只需要打开
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
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。
知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
导读：传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”，现如今，随着智能设备的增加，人和设备逐渐走向“交互”，那么，交互时代，人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题，本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代，如果用一个词来总结和概括的话，“连接”这词再合适不过了，传统互联网时代主要建立了三种连接：第一，人和信息的连接；第二，人和人的连接；第三，人与商品服务的连接。第一种
2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。
网络上各种测评满天飞，这里就不展开说了，针对“chatgpt”这项技术的难点，是十分巨大的。当你对文心一言以及其他国产AI软件存在不满的时候，你可以简单对着chatgpt或者文心一言搜索！
除此之外，全球范围内的多家研究机构与相关企业，也正在全力探索可能有助于新冠肺炎治疗的药物。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的NLP技术，依托千亿级中文语料累积，提供18项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、敏感审核、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、互联网文本敏感审核、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
【导读】自然语言处理，即Nature Language Processing，一般简称为“NLP”，是人工智能领域的热点及微软赖以生存的技术。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为题就NPL对微软的作用，及NPL的历史和未来进行了讲解与讨论。 人工智能的“新浪潮”已经来临 要想了解自然语言处理，就不得不先了解人工智能。人工智能（AI）技术作为当前最炙手可热的词汇，定是耳熟能详，但人工智能究竟是什么呢？ 人工智能主要包括以下三个层次： 第一是运算智能：即记忆、计算的能力，这一点机
2016年7月，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）开始启动事理图谱的研究工作。
在东方情人节到来的时候，百度上线“撒娇神器”,再一次印证了度娘的善解人意。 女人天生都会撒娇，百度这个产品面向用户是谁呢？其实，女人会撒娇这是错觉，因为现在已是女汉子的世界。查询百度指数可以看到，女汉子的搜索指数整体都在上升，7月27日正是达到高峰。有媒体曾进行一项调研发现，男女分手原因中排名第二的便是不会表达和沟通。女人如何更合适地向男人表达自己的意见，如何在经营感情的过程中哄好男人已是社会痛点，笔者随机问了几个女性朋友，她们已经记不清最近对另一半撒娇是什么时候了。 百度撒娇神器很简单，解决的是女性用户
“目前的友商中，你认为哪一家的安防业务做得相对不错？”雷锋网AI掘金志曾经就这个问题采访了不下五十家传统安防公司创始人及高管，绝大部分受访者都给出了这个答案。
百度或者google虽然可以提供海量信息，但甄选信息可是一件非常麻烦的事情。如果你想用更垂直更方便的搜索工具，请看下面6个。
2020 年8 月7日-8月9日，在中国深圳，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳前海华侨城 JW 万豪酒店正式拉开帷幕。
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》。
数据猿导读 电脑逐渐可以去做一些我们想不到的事。我不会用替代人力这样的字眼。因为目前来讲，科技取代人类还非常远。最重要的是机器帮助我们从无聊、繁琐的事情中脱身。 作者：尹相志 如今，随着社会不断发展，
▌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。
《经济学人》五月第一期杂志中，头条新闻中将数据比作世界上最有价值的资源。早在2014年马云董事长就说过阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司。文章[4]中说现在连GE、西门子等工业巨头也开始称自己是一家数据公司了。但文章[4]中也提出需要削弱在线服务供应商对数据的掌控力，让提供数据的一方拥有更大的控制权。这自然就提到一个问题，数据应该为谁而用？数据既然是世界上最有价值的资源，而大多又是由个人客户提供的，那自然应该也为客户所用，而不应只是用于那些拥有数据的公司提升市值，做各样的数据化运营等。
云开发的开通，在我云开发基础入门里也有讲，这里就不在累述。 创建好云开发后，要在app.js里进行云开发环境的初始化。
一分钟AI 重磅！谷歌宣布将在2018年公开谷歌内部机器学习培训课程，已有1.8万名员工参与。 医疗影像领域的AI公司图玛深维获软银中国领投的2亿元人民币B轮融资，为同领域年度最大额融资。 腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军。 海航携手联通成立“旅游大数据基地”，并落户雄安。 传谷歌智能音箱谷歌Home Max将于12月11日开售，售价不高于100美金。 激光雷达巨头Velodyne推出首款128线激光雷达 预计将于今年年底开始交付。 通用计划2019年在人口密集城市开启自动驾
以IT开放岗位为例，2022年InfoQ研究中心测算，国内开发者从业人员2KW左右，开发人员分化出明显的两波，一波传统开发岗位，以前端工程师、后端工程师、运维工程师、测试工程师为例，新兴开发岗位则有机器学习、深度学习、图像识别、芯片算法、自然语言处理、知识图谱等等。门槛变高了，不再是从培训班里塑造两月就可以上岗，他有硬科技的成分，简短填鸭式的喂养已经很难造就一个可以上岗的开发者。开发技术红利期逐渐消失，取而代之才是有科技含量的硬核技术，经过近几年的发展，程序员群体也不再是罕见的职业类型。
本文整理自《智能风控：原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。
近年来，知识图谱受到学术界和产业界的广泛关注，在教育、生物医学、金融等领域得到了广泛的应用，凸显了结构化知识在智能应用中的重要作用。2020 年图灵奖得主 LeCun、Bengio 和 Hinton 在 2015 年《Nature》论文[1]曾指出：融合表示学习与复杂知识推理是人工智能进步的阶梯。在数字商业领域，知识图谱业务的蓬勃发展在许多应用显示出了巨大的潜力，但它仍面临着诸多挑战。例如，现有的商业知识图谱往往存在大量的缺失属性、实体节点和大量相同的未对齐的实体节点，且知识图谱通常由多种模态构成，因而如何对大规模数字知识图谱进行链接预测和实体对齐（同款商品挖掘）面临严峻挑战；此外，现有的知识图谱通常缺乏对知识显著性的建模，如当用户在电商平台搜索 “跑步”关键词 时，“瓶装水”一般不是用户真实的购物意图，用户关注的商品一般是 “跑步鞋、跑步机” 等健身用品。显著的常识可以帮助搜索引擎有更好的理解能力，从而返回更贴合用户需要的商品，因此如何基于数字商业知识图谱进行商品显著性推理也面临巨大挑战。
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