最近有学员再后台吐槽大厂对于知识图谱项目方面的考察深度提升了很多,面试问题一环接一环,把自己问的头皮发麻: 说说自己在项目中具体负责的模块中用到的技术细节,遇到了什么问题? 为什么这么做?效果如何?你如何调整模型,你思考的逻辑是什么? 你使用的模型的损失函数、如何优化、怎么训练模型的、用的什么数据集? 优化算法的选择做过哪些?为啥这么做? ...... 大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快。那些耳熟能详的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术也被大量应用于项目实践中。 尤其是知识图
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👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 上周和大家分享了10本今年出版的AI领域爆品新书,受到很多小伙伴们的追捧,强烈要求博文菌再来一期! 既然小伙伴们如此求知若渴,那么博文菌就毫无保留地把今年已出版的另外8本AI领域畅销品分享给大家,希望可以帮助大家打好算法基础,深入AI实战! ---- 01 ▊《漫画算法2:小灰的算法进阶(全彩)》 魏梦舒(@程序员小灰) 著 爆款漫画算法书进阶版 和不停请假、面试的仓鼠小灰一起搞定算法与数据结构,笑迎大厂面试 《漫画算法:小灰的算法之旅》续
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。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 科技在不断进步,各式各样的业务场景也在不断催生各种AI技术的兴起! 试看将来的世界,必定是充满了AI的世界! 为了帮助大家紧跟时代的潮流,系统学习当前主流的AI技术,博文菌本周为大家整理了今年出版的AI领域爆品新书,每一本都称得上该技术方向上的里程碑式著作! 还等什么?赶紧学习起来吧! ---- 01 ▊《联邦学习实战(全彩)》 杨强 黄安埠 刘洋 陈天健 著 杨强教授领衔撰写 深度剖析前沿应用案例 丰富的配套视频资源、线上资源 部分案例配以
内容化这几年越来越成为电商的重点,用户来到网购的时候越来越不局限在只有明确需求的时候,而更多的是没有明确需求的时候,就像是逛街一样。逛逛就是在这样的背景下诞生的内容化产品,打造出有用、有趣、潮流、奇妙、新鲜的内容,为消费者提供全新的内容消费体验。在这个场景下的内容召回有很多问题需要探索,其中主要的特点和挑战有:
全球AI技术开放日,是由AICamp发起的学习和练习AI技术的一系列交流学习活动。组织国内外AI专家学者走进优秀的AI技术公司,一起交流学习AI技术具体实践。 7月14日走进携程专场,将探索携程在线旅游业务背后的AI大脑。由来自硅谷和携程的讲师围绕相关业务发展过程中遇到的问题和解决方案展开,从技术挑战与选型、架构设计与阶段性演进、新技术应用探索等多个层面进行分享。 活动信息 ---- 【时间】7月14日(周六)12:30-17:00 【地点】上海市长宁区金钟路968号,凌空SOHO12号楼 【报名】点击文
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
人机对话系统,或者会话交互,有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的,知识图谱作为一种大规模知识的表示形式,在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话,则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
8月28日(周五)晚上7:30,知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到南京大学计算机科学与技术系副教授、博导胡伟老师,为大家带来一场【基于表示学习的知识图谱实体对齐研究】精彩报告分享! 知识图谱前沿论坛系列直播 第4期 基于表示学习的知识图谱 实体对齐研究 8月25日(周五) 19:30 分享摘要 知识图谱以结构化的方式描述客观世界中概念、实体及其间的关系,将万维网上的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解万维网上海量信息的能力。知识图谱可以由任何机构和个人自
导读:近几年来,图数据在计算机领域得到了广泛的应用。互联网数据量指数级增长,大数据技术、图数据方面的应用增长很快,各家互联网大厂都在图数据分析和应用方面大量投入人力和物力。为了让我们的搜索更加智能化,腾讯音乐也借助了知识图谱。今天和大家分享下腾讯音乐在图谱检索与业务实践方面的探索,主要包括以下几大部分:
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 云吸猫这个词,最近太火了! 火到有拿「云吸猫」开始变现的,还有用「云吸猫」来写毕业论文的…… 喵星人可以说打出了一套「可爱组合拳」,攻占了大片互联网江山。 最近,这种流行趋势似乎有了升级——云撸国家一级保护动物「雪豹」,你敢信? 这是一款由腾讯联合WWF打造、名为「神秘雪豹在哪里」的微信小程序。而且上线2天,便有超过10万人在使用。 打开后便有一只活灵活现的雪豹映入眼帘: 摇晃着小脑袋,无辜的眼神四处打量,还有那柔顺的毛发(爱了爱了,好想舔屏吸
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications,发表日期2020年,论文PDF,点击链接。
从数据的处置量来看,早期的专家系统只有上万级知识体量,后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库,电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务,需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算,并且需要支持融合不同来源的数据,建立实体之间的语义连接,因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱,这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台,囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看,商
百分点技术副总裁兼首席架构师刘译璟博士认为,在产业数字化逐步深入的趋势下,以自然语言处理(NLP)、知识图谱为代表的认知智能技术将会以场景为切入点,通过以点带面、从局部到整体、层层推进的方式实现突破,从而为数字世界的交互与决策带来颠覆性改变。
导读:美团是一个生活服务领域的平台,需要大量知识来理解用户的搜索意图,同时对于商家侧我们也需要利用现有的知识对海量信息进行挖掘与提取,进而优化用户体验。今天分享的主题是知识图谱在美团推荐场景中的应用。主要包括以下几方面内容:
大数据时代,NoSQL数据库是企业构建数据能力的核心工具之一。近期,在2022腾讯全球数字生态大会NoSQL数据库专场上,腾讯云发布了多项NoSQL产品能力升级,并重点讲解了其背后的自研技术要点及实现细节,分享了腾讯云NoSQL为广大企业提供的高可靠、高效率、低成本的企业级特性及行业解决方案。 开场演讲中,腾讯云数据库高级产品经理佘春明分享了当前NoSQL在企业应用方面的趋势与挑战。近年来,Redis已成为全球最受欢迎的NoSQL数据库之一,而随着业务的不断运营、发展,兼容Redis协议的海量KV存储需求越
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
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。
欺诈是用户主观、以非法占有为目的,采用虚构事实或隐瞒事实真相的方法,骗取他人财物或金融机构信用,破坏金融管理秩序的行为。
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。
作为一个文科生,深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼,传统的分析、内容生产,势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域,斥巨资(狗头保命
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。
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、
你听说过可以自定义搜索结果页摘要吗?此讲告诉你用结构化数据标志可以轻松自定义搜索结果页面的摘要,了解如何自定义谷歌搜索结果中显示的简要文本。在搜索结果中,谷歌将确定网页中最相关的文本,并在链接下方向用户显示该文本。要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段,必须要把结构化数据添加到网页中。
腾讯云代金券只限于客户首购或产品首购,在支付订单的时候可以选择使用代金券进行抵扣一部分金额,从而一定程度上节约我们的上云成本。
网购、叫车、订外卖、看电影...... 移动互联网各种场景的背后都离不开大数据技术。经过十几年的发展,大数据技术已经成为互联网企业的基础设施。
AI科技评论按:近日吴恩达发文将在4月底离职百度。几乎在同一时间,百度也宣布进一步深度整合,将包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术,组成百度AI技术平台体系(AIG),并任命百度副总裁王海峰为AI技术平台体系(AIG)总负责人,同时晋升为Estaff成员,转向百度集团总裁和首席运营官陆奇汇报。 王海峰是自然语言处理领域的权威科学家,是该领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席(President)的华人,同时也是截至目前最年轻的ACL Fel
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看这个合集:音视频面试题集锦。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱,你可以看看这个合集:音视频知识图谱。
研究证实,人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库,包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等,大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料,这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明,将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理,使资料的储存、管理及应用更加系统化,可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件,知识库是理解人类语言的背景知识,而如何构造这个知识库,找到一种合适的知识表示形式是人工智能发展的重要任务。面向人工智能的表示方法从上世纪五六十年代开始至今,已经陆续出现了多种知识表示方式,包括最开始的一阶谓词逻辑以及现在火热的知识图谱等等。本文是上一篇《事件、事件抽取与事理图谱》的姊妹篇,文章将以知识为中心,对知识、知识表示、知识图谱的历史情况进行介绍。
“全球95%的信息是用英文所写的,100%的国际商贸活动是用英文的,因此如何帮助中国人跟外国人进行更好的交流,这变成了一个重大的技术课题。”
整理 | 明明 一分钟AI 马斯克:SpaceX正在建造首艘火星飞船,火星旅行有望2019上半年实现,起价500万美元 百度战略投资极米科技成第二大股东,将加速布局DuerOS平台落地 亚马逊谷歌等公司表示,将拟开发私人无人机空中交通管制系统,独立于目前的美国联邦系统 Uber推出自动驾驶出租车服务,目前该服务只面向Uber自动驾驶团队ATG的300名本地员工开放 科技部部长万钢10日在十三届全国人大一次会议记者会上表示,要加快人工智能创新成果的转化应用 全国人大代表提议:加快制定自动驾驶汽车
世界人工智能大会腾讯论坛 7月10日,2020世界人工智能大会腾讯论坛正式拉开帷幕。腾讯公布了AI全景布局,通过“技术-平台-场景”三层AI结构布局,已实现AI在多个领域的广泛落地,AI进入与产业融合创新发展的全新阶段,呈现“泛在智能”的趋势。 在今天的论坛上,腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生表示,人工智能是新基建的核心技术之一,也是产业互联网的“中央处理器”。人工智能可以优化生产和服务流程,提升人均产值,优化成本结构,助力降本增效,挖掘产业新价值。 对于人工智能在各领域的落地,他
比如“C罗”是一个实体,“金球奖”也是一个实体,他们俩之间有一个语义关系就是“获得奖项”。“运动员”、“足球运动员”都是概念,后者是前者的子类(对应于图中的subclassOf 关系)。
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随着信息流和短视频应用的发展,推荐系统已经从传统的单目标浅层网络的中小型架构演进为多目标超大规模深度学习的复杂架构。这种复杂的系统的演进对大规模的训练推理和在线排序提出了非常高的技术要求。 另外随着用户消费内容类型以及业务复杂度的增加,如何更好地理解文字、图片、视频到多模态,乃至用户画像的进一步演进,到最终可以给用户推送最合适的内容,也成为了一个在不断迭代和优化的过程。 11 月 5-6 日,AICon 全球人工智能与机器学习技术大会(北京站)2021 将落地北京。我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在企业数字化、智能化转型的研发、生产、供应、销售、服务等诸多场景中,如何融合数据与专家知识,协同驱动业绩增长是一个多方关注,且难以解决的难题。 比如: 如何干预用户认知?企业应如何对针对不同用户群体,制定合适的北极星指标,生成并选择最优的策略,在不同场景中对用户群体进行干预,引导用户的认知变化,带来活跃与付费的业绩增长? 如何融合多方知识?企业应如何将业务需求知识、场景事理知识、用户、商品等业务目标知识进行关联与聚合,并被用户洞察分析、标签生产、数据平台
知识图谱问答(Knowledge-based Question Answering, KBQA)是指给定自然语言问题,通过对问题进行语义理解和解析,进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统,以自动智能回复或推荐回复的方式,来帮助商家提升回答用户问题的效率,同时更快地解决用户问题。
摘要:多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph,MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法,以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先,通过爬取计算机学科的相关多模态数据,构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力,本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型,最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
在试运营过程中,“睿知”的医生推荐准确率高达96%以上。 昨天,腾讯推出了首款医疗AI引擎“睿知”。在应用过程中,睿知能像医生那样询问患者的病情,并基于交互信息帮助患者精准找到最合适的医生。 据了解,“睿知”是腾讯医疗大数据实验室的研发成果,基于大数据打造的知识图谱,再结合AI算法模型,其能够实现对疾病和病程的预判。 其中,在知识图谱的构造上,其数据来源主要有两个,其一是权威的医学知识,包括医学教科书籍、论文及科普文章,以及各种症状体征、检验检查指标、用药治疗的疾病知识库等;其二则是实时更新的数据,包括患者
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从爱数的数据管理、灾备等核心产品的升级,到人工智能战略发布以及融合数据服务解决方案的落地,再到日前在京推出的多模态数据智能架构,频频的动作表明,这家纵横数据管理市场多年的企业,将以“大数据基础设施提供商”的身份,进军数据智能市场。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 有位朋友说,程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了,不过随着近期ChatGPT的爆火,可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力! 面对ChatGPT带来的冲击,了解其背后的核心技术,才能在AI浪潮中狂飙! 简单说,ChatGPT是通过预训练大语言模型,配以RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF,人类反馈强化学习)开发出来的AIGC产品,
20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器,20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统,以及最近十年的深度学习技术,分别是三次热潮的代表性产物
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
演讲嘉宾:邓侃 【新智元导读】新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会,大数医达CEO、CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃,发表演讲《智能诊断系统的4大技术难点》,分享了构建中国首个全过程医学诊疗导航系统解决方案的历程,并全方位披露技术内核及商业模式。邓侃博士介绍,构建全过程诊断和治疗医疗导航系统,能够提高基层医生的临床水平,促进基层首诊,还能促进民营商业医疗保险进入,降低政府医保支出。 而在构建这个系统的过程中,他们也创造了好几个“第一”——在数据收集方面,首次构建第三方处方管理系统,填补中
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