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活动 | YOCSEF TDS “知识图谱”专题探索班

报名网址:http://conf2.ccf.org.cn/TDS2 ◆ ◆ ◆ ◆ 知识图谱和图数据是目前计算机学科相关研究中的热点,其具体研究涵盖知识图谱构建,知识图谱的存储和查询系统,面向知识图谱应用 知识图谱的研究之所以引起了众多研究者的关注,是因为面向知识图谱和图数据为计算机研究者提供一个非常好的交叉研究对象,这包括自然语言处理、数据库、知识工程和机器学习等领域。 贾岩涛 华为公司中央软件院知识图谱首席技术专家 ? 贾岩涛博士,华为公司中央软件院知识图谱首席技术专家,曾任中科院计算所副研究员,开放网络课题组组长。 在国内外顶级和重要期刊上发表论文50余篇,授权专利15个,出版知识计算相关专著1部。其主导设计与研发的知识图谱自动构建工具多次在国际知识图谱构建权威评测TAC-KBP中排名第一。 在国际顶级学术会议与期刊发表论文百余篇,授权近20项知识图谱专利。

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简单的每周限时活动管理

前言 接到一个需求的时候,首先会想有没有类似功能,或者以后再碰到这类功能如何处理,这次接到一个每周限时活动的任务,把具有共通点的活动时间统一管理,以后写活动只需专注业务功能即可 每周活动限时管理 需求: 活动日程为每周x日x点到y点 image.png 时间数据 时间放在全局配置表,对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType = { LuckyShop = 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 } function 方式:每天判定当日有活动,则设置当日活动时间 --每天检测活动 function WeeklyActivityMgr:onDayTimer() self:RefreshAcitvityTime data.state = 0 end end end end 羹火活动示例 当活动开始,updateTime没更新时活动重置

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    腾讯云活动AMD云服务器1C1G、AMD云服务器1C1G、云服务器2C4G、新加坡服务器1C2G 1、 活动时间: 自2019 年5月16日—2019年12月20日有效;【新用户限量秒杀】热门云产品限量秒杀 redirect=1044&cps_key=6f5f5aedea72d213ca302d15938d0f44&from=console 2、 活动对象: 腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与 (协作者、大客户除外); 3、 活动优惠不能与其他优惠叠加,不能使用代金券;新客户无门槛领取总价值高达2860元代金券,每种代金券限量500张,先到先得。 5、为保证活动的公平公正,腾讯云有权对恶意刷抢活动资源(如通过程序等技术手段),长期资源闲置,利用资源从事 违法违规行为的用户收回云资源。

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    简单的每周限时活动管理

    目录 前言 每周活动限时管理 时间数据 设置活动开始和结束时间 定时器管理活动状态 羹火活动示例 前言 当接到一个需求当时候,首先会想到有没有类似功能,或者当以后再接到这类功能时如何处理,这次接到一个每周限时活动的任务 ,把具有共通点的活动时间统一管理,以后写活动只需专注自己的功能即可 每周活动限时管理 需求:活动日程为每周x日x点到y点 时间数据 时间放在全局配置表,对应活动id --全局变量 SettingConfig.SettingType = { LuckyShop = 1, --幸运商店 TokenTimeMgr = 2, --战令活动时间管理 WeeklyActivityMgr = 3, --限时活动管理 } 方式:每天判定当日有活动,则设置当日活动时间 --每天检测活动 function WeeklyActivityMgr:onDayTimer() self:RefreshAcitvityTime() data.state = 0 end end end end 羹火活动示例 当活动开始,updateTime没更新时活动重置,活动结束时出啊一次AcitvityEnd,这里需要每分钟场景发放一次奖励

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    python知识推理知识图谱_知识图谱系列–知识推理

    摘要 本文接着知识图谱系列–实体链接技术(1)[1]介绍知识推理方法。 知识推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论,这些知识和结论满足语义,其具体任务可分为可满足性(satisfiability)、分类(classification)、实例化(materialization 知识推理算法上实现效果尚不佳,这里介绍一篇Das, R. , Neelakantan, A. , Belanger, D. , & Mccallum, A. . (2016)的论文[3]。 论文结果如图3-4所示:图4 参考文献debuluoyi:知识图谱系列–实体链接技术(1)​zhuanlan.zhihu.com 王昊奋知识图谱教程​www.chinahadoop.cn [3] Das

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    知识图谱知识推理

    文章目录 一、本体知识推理简介 1、OWL本体语言 2、描述逻辑 (1)描述逻辑系统 (2)描述逻辑的语义 3、知识推理任务分类 (1)可满足性(satisfiability) (2)分类(classification 1、OWL本体语言 OWL的特性: OWL本体语言是知识图谱中最规范(W3C制定)、最严谨(采用描述逻辑)、表达能力最强(是一阶谓词逻辑的子集)的语言; 它基于RDF语法,使表示出来的文档具有语义理解的结构基础 定义:描述概念和关系的知识,被称之为公理(Axiom)。 M a l e \exists \mathrm{has\_child.Male} ∃has_child.Male 描述逻辑与OWL词汇的对应 3、知识推理任务分类 知识推理:通过各种方法获取新的知识或者结论 ,这些知识和结论满足语义。

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    知识图谱知识表示:知识图谱如何表示结构化的知识

    如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。 那么,在知识图谱中以什么样的形式对现实世界中的知识进行表示与存储呢?本编介绍知识图谱中的知识表示,以回答上面的问题。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 什么是知识表示 知识表示是知识图谱中非常重要的概念,知识表示之于知识图谱的重要性,就好比内功心法之于绝世武功的重要性。 可见,一种合适的知识表示方法对知识图谱的构建至关重要。 所以,我们在学习知识图谱这个绝世武功之时,也需要熟悉它的内功心法,知识表示。 那么,什么是知识表示呢? 现在流行的知识图谱采用的是哪一套知识表示的方法呢?下面来进行介绍。 2 知识表示的方法 知识图谱,或者说知识系统的研究其实由来已久。 总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施,是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。在知识图谱中,如何有效表示现实世界中的知识,就是知识表示的内容。

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    知识图谱基础知识

    知识图谱 语义网络,语义网,链接数据和知识图谱 (二)--基础篇.https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/80310995

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    知识图谱系列】动态时序知识图谱EvolveGCN

    背景知识 在上一篇CompGCN中讲解了异质知识图谱在处理复杂实体间多关系类型的方案。 本篇分享知识图谱落地时另一重要场景:动态时序知识图谱,下面先给出动态时序知识图谱的基本概念,方便还不熟悉的同学有一个更好的理解。 简单来说,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的关系网络,比如社交网络。 由于这种关系网络会随着时间推移,实体以及实体间的关系会不断变化,为了全面获取知识,搭建动态知识图谱,在知识图谱数据中加入时间维度,利用时序分析技术和图相似性技术,分析图谱结构随时间的变化和趋势,从而掌握到关键信息 比如金融动态知识图谱,学习到图谱间的时序信息便显得十分重要,本篇便介绍AAAI 2020的一篇解决动态图谱的模型EvolveGCN,EvolveGCN思路较为创新但不是目前SOTA的方案,之后会陆续分享

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    知识图谱构建

    www.jianshu.com/p/99cbfc1779c6 bootstrpping 半监督学习,语义容易漂移,操作简单不不需要人工标注和斯坦福大学的deepdive差不多,属于半监督关系抽取,抽取非结构化文本构建通用知识图谱 protage集成;RAFox推理机;jean推理 http://www.example.org/kse/finance# 已经做好的知识图谱例子 基于知识图谱的电影自动问答系统 https:// blog.csdn.net/qq_30843221/article/details/54884151 农业领域的知识图谱构建 https://blog.csdn.net/kjcsdnblog/article /details/79747460 公开知识图谱数据 中文 1复旦知识工厂 2wikidata中文 3zhishi.me 国外 freebase DBpedia yago wolframalpha 启示 界定好范围,明确好场景和问题的定义 知识的定义比较关键,根据场景进行相关领域定义,定义出领域概念层次结构,以及概念之间的关系类型定义 数据是基础,利用好已有数据(百科,以及通用知识图谱

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    知识图谱入门 , 知识抽取

    知识抽取的概念 知识抽取,即从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,形成知识(结构化数据)存入到知识图谱。大体的任务分类与对应技术如下图所示: ? 远程监督 该方法认为若两个实体如果在知识库中存在某种关系,则包含该两个实体的非结构化句子均能表示出这种关系。如在某知识库中存在“创始人(乔布斯,苹果公司)”。 同时由于是在知识库中抽取存在的实体关系对,因此很难发现新的关系。   面向结构化数据的知识抽取 所谓结构化数据就是指类似于关系库中表格那种形式的数据,他们往往各项之间存在明确的关系名称和对应关系。因此我们可以简单的将其转化为RDF或其他形式的知识库内容。 百科类知识抽取 对于百科类数据我们都较为熟悉,下面着重介绍怎么从百科里抽取知识: ? 上图给出从百科里抽取知识的流程介绍。

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    知识图谱入门 , 知识问答

    知识问答简介 问答系统的历史如下图所示: ? 可以看出,整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 怎样处理大规模的知识图谱 怎样处理分布式数据集上的QA 怎样融合结构化和非结构化的数据 怎样降低维护成本 怎样能快速的复制到不同的领域 知识问答主流方法介绍 KBQA常用的主流方法有 基于模板的方法、基于语义解析的方法 TBSL的主要缺点 创建的模板未必和知识图谱中的数据建模相契合 考虑到数据建模的各种可能性,对应到一个问题的潜在模板数量会非常多,同时手工准备海量模板的代价也非常大。 那模板能否自动生成呢? 逻辑形式通常可分为一元形式和二元形式,一元实体是指对应知识库中的实体,二元实体关系是对应知识库中所有与该实体相关的三元组中的实体对。

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    知识图谱(二)——知识推理

    知识推理是知识图谱中很重要的一部分,主要用于推理暗含的知识(丰富知识图谱),检查知识库的不一致(知识清洗) 知识推理分类 演绎推理 从一般到特殊的过程.从一般性的前提出发,通过推导,得到具体描述或个别结论 形式化定义 马尔科夫逻辑网的优势: 当规则及其权重已知时:推断知识图谱中任意未知事实成立的概率(马尔可夫随机场的推断问题)证据变量为知识图谱中的已知事实,问题变量为未知事实 当规则已知但其权重未知时: 数值推理 基于表示学习 见《知识图谱(一)——知识表示》,通过将符号表示映射到向量空间进行数值表示,能够减少维数灾难问题,同时能够捕捉实体和关系之间的隐式关联,重点是可以直接计算且计算速度快. 《第13章 知识图谱知识推理》王泉 [2]. 《第10章 知识推理》王泉 [3]. 《知识图谱中推理技 术进展及应用》漆桂林 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆许可协议进行许可。

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    知识图谱扫盲

    知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。 知识图谱的规模 据不完全统计,Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和35亿条事实(形如实体-属性-值,和实体-关系-实体)。其知识图谱是面向全球的,因此包含了实体和相关事实的多语言描述。 知识图谱的数据来源 为了提高搜索质量,特别是提供如对话搜索和复杂问答等新的搜索体验,我们不仅要求知识图谱包含大量高质量的常识性知识,还要能及时发现并添加新的知识知识图谱上的挖掘 通过各种信息抽取和数据集成技术已经可以构建Web规模的知识图谱。为了进一步增加图谱知识覆盖率,需要进一步在知识图谱上进行挖掘。下面将介绍几项重要的基于知识图谱的挖掘技术。 既然知识图谱可以看做是一个图 (Graph),知识图谱的异常分析也大都是基于图的结构。由于知识图谱里的实体类型、关系类型不同,异常分析也需要把这些额外的信息考虑进去。

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    Raft知识图谱

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    Python知识图谱

    本文图谱选自《全栈数据之门》一书。 ? ? 武侠,是成人的童话。江湖,是门派的斗争。要想在江湖中闯出名号, 称手的兵器很有必要。数据科学已经开山立派,Python 便在其中独领风骚。 下面是知识图谱(点击图片查看更加清晰) ?

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