我一直有个习惯：理论和实践，两手抓两手也要硬，最近一直搞技术，手里许多新技术资源还未来得及消化，遂学习总结，加以分享。
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。
本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
“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。”
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 ]随着自然语言处理等相关技术的发展，知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。几周前，北京大学的赵东岩老师，在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座，讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案；并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展，以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
昨天在北理工参加了一场由 雪晴数据网和北京理工大学大数据创新学习中心联合举办的知识图谱分享活动，聆听了一下午报告，可谓是受益匪浅。一下午时间安排的非常饱满，总共三场报告。
8月12日（周三）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武汉大学 钱铁云 教授，为大家带来一场【面向复杂和低资源环境的方面级情感分析】精彩报告分享！ 知识图谱前沿论坛系列直播 第3期 面向复杂和低资源环境的 方面级情感分析 8月12日（周三） 19:30 分享摘要 随着互联网的快速发展，用户从信息的被动接收者转变为主动提供者，网上产生了大量关于事件、商品、服务等有价值的评论信息，表达了人们的情感倾向极性和观点意见。互联网信息的迅速膨胀，对信息的收集、处理和分析提出更高要求，也
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本文来自东南大学教授漆桂林在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的演讲内容，介绍了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用。 随着信息化、互联网化，如何在海量的信息中获取核心的知识体系、知识图谱，并基于知识图谱理清海量信息的关系及结构，显得越来越重要。 本文简明地讲述了知识图谱的概念，回顾了知识图谱的历史，研究了知识图谱中的推理技术及其在高考机器人中的应用，希望能做出辅助学生学习的智能机器人。 什么是知识图谱 知识图谱是一种图数据模型组织的知识库，节点为实体或者概念，边为实体或者概念间各种关系。知识
6月24日（周三）下午2点，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蒙特利尔大学 & MILA研究所的 刘邦 助理教授，为大家带来一场【基于图表示的自然语言处理】精彩报告分享！ 基于图表示的自然语言处理 6月24日（周三） 14:00 分享摘要 这次分享报告将概要介绍刘邦博士在其博士期间的工作，包括对文本匹配、文本挖掘和文本生成等一系列自然语言处理（NLP）任务的研究。 我们会看到，图是一种很自然地表达词、句子、文章等文本对象之间联系和交互的表征方式。通过将不同语意粒度的文本对象合理地转化为
知识图谱 广泛用于各种领域，它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究：产出价格是多少？在此论文中，研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组（triple）的成本大约在 2 到 6 美元左右，而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍（即一个三元组 1 美分到 15 美分）。
自然语言处理是实现人工智能、通过图灵测试的关键。虽然目前深度学习在自然语言处理上取得了巨大的突破，对自然语言的深度理解仍需要复杂知识的支持，来实现从理解字面意思到言外之意的跃迁。本文介绍清华大学刘知远老师的《知识指导的自然语言处理》。
由深度学习掀起的这波 AI 浪潮极度依赖数据，经过 10 年的发展，深度学习在一些场景应用上已经面临瓶颈。业内有一种声音得到了大量认同：人工智能的进一步发展与突破，需要从感知智能向认知智能的突破，知识图谱能有效从数据中挖掘出知识，以更具可解释性的 AI 指导人类在更多复杂场景中的智能决策和行动。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 团队介绍 NLP中心是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和领先的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
从一年前ChatGPT突然爆火，到不久前文生视频大模型Sora以霸屏之势吸引全球舆论，再到OpenAI发布的王炸GPT-4o，与AI大模型相关的议题越来越多地被大众所讨论，如果说2023年的大模型风暴还集中在“对话”上，那么，今年AI带来的亿点点震撼，就突破了文字乃至图像的范畴！
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关于知识图谱在现在的RAG中能发挥出什么样的作用，之前看了360 刘焕勇的一个分享，简单的提了使用知识图谱增强大模型的问答效果的几个方面：
牛广林，北京航空航天大学在读博士，研究方向为知识图谱与知识推理，以第一作者发表一篇AAAI2020论文。
侧重发现模式层等价或相似的类、属性或关系，也成为本体映射（mapping）、本体对齐（alignment）
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？
编者：本文来自复旦大学博士崔万云在携程技术中心主办的深度学习Meetup上的主题演讲，分享了复旦大学研发的基于知识图谱的QA系统。戳上面的“携程技术中心”（ctriptech）关注，可获知更多技术分享信息哦。 崔万云老师的分享可点下面的视频看回放，下载演讲PPT请点击阅读原文。 QA系统用于回答人们以自然语言形式提出的问题，其在互联网、通信及医疗等领域获得显著的成功。其中，IBM研发的Watson系统就在与人类的答题比赛中获胜并首次获得100万美金奖励；苹果的Siri系统成功运行于iPhone之中，改变人与
边策 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 训练一个简易AI对话交互式机器人需要什么？ 一篇文档+3分钟足矣。 在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，我算是见识到了。整个开发过程没有用到一句代码。 先上传一篇Word格式文档： 不到3分钟的时间里，一个简易AI客服快速生成，然后你就可以和“她”聊天了： 这是一家提供对话AI平台的公司的最新产品：输入文档便可让AI自动生成知识图谱，知其然更知其所以然，成为一个真正掌握知识的AI。 而且这家公司的CEO还撂下“狠话”：图灵测试不重要。
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
高君宇，中国科学院自动化研究所博士生，导师为徐常胜研究员。研究方向为基于深度学习的视频理解与应用。在IEEE Transaction on Image Processing（TIP）、CVPR、AAAI、ACM MM等CCF推荐的A类期刊、会议中发表多篇一作论文。获得了国家奖学金、中国科学院大学三好学生、三好学生标兵、百度奖学金、必和必拓奖学金、Rokid奖学金等。
大家好，我是shadow，我是一名智能产品架构师，有10年经验的技术和设计经验；毕业于上海交通大学，同济大学；服务过的企业有中兴通讯、招商银行、ARKIE智能设计等。我每天的工作就是在设计师和程序员的身份之间切换，设计思维和计算机思维之间切换。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：zenRRan 来自：深度学习自然语言处理公众号 岗位：⾃然语⾔处理算法实习⽣ 部门：智能学习事业部 实习薪资：250～380 + 每天20元餐饮补助 工作地点：北京海淀区清河 岗位描述 1. 以打造技术影响⼒为⽬的，包括发表学术论⽂、获得⾼⽔平竞赛名次； 2. 参与信息抽取、问答、对话、搜索、知识图谱等相关应⽤的技术的研究； 岗位要求 1. 计算机/数学/统计等相关专业本科、硕⼠、博⼠在读。 2. 具有扎实的机器学习和⾃然语⾔处理理论
信息抽取(IE)是从非结构化、半结构化的可读文档或其他电子表示来源中自动提取结构化信息的任务。信息抽取技术为文本挖掘、智能检索、智能对话、知识图谱、推荐系统等应用提供了基本的技术支持。 近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务】，介绍了NLP、信息抽取、命名实体识别等相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成NLP中的命名实体识别任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码。 ---- 大家晚上
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。 达观数据联合创始人桂洪冠，近日作为邀请嘉宾在年末亿欧四周年庆典上和各领域嘉宾一同探讨了文本挖掘在企业中的应用现状及未来前景展望。桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。 和我们熟悉的结构化数据不同，当提到文本数据时，常有以下几种特点： 1.数据无结构化 文档格式多样化，通常以PDF、
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
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。
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景，构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱，为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能够通过对应用场景下的用户偏好和商家定位进行更为深度的理解，进而为大众提供更好的智能化服务，帮大家吃得更好，生活更好。
作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一，知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离，为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。
知识图谱是人工智能三大分支之一——符号主义——在新时期主要的落地技术方式。该技术虽然在 2012 年才得名，但它的历史渊源，却可以追溯到更早的语义网、描述逻辑、和专家系统。在该技术的的历史演变中，多次出现发展瓶颈，也多次以工程的方式突破了这些瓶颈。
复旦大学邱锡鹏教授线上报告：『语言+X』预训练模型：融合结构化知识和跨模态信息。
作者简介：安晓辉，10多年开发经验，曾任软件开发工程师、项目经理、研发经理、技术总监等岗位，著有《Qt Quick核心编程》、《Qt on Android核心编程》、《你好哇，程序员》等书籍。“斜杠青年”：技术专家 / 职业规划师 / 图书作者 / 在行西安首批行家 /分答职场类答主 /微信公众号“程序视界”（id：programmer_sight）/ LinkedIn受邀自媒体。 责编：CSDN知识图谱小助手 这个时代，信息极大丰富，人每时每刻都被各种各样的知识、信息轰炸着。如何有效的选择对自己有价值的知
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源，涵盖内容与形式也是非常丰富，接下来人工智能头条还会继续努力，分享更多更好的新资源给大家，也期待能与大家多多交流，一起成长。
期待已久的全球机器学习技术大会将于2021年1月13-14日在金茂北京威斯汀大饭店隆重登场！ 大会特邀近40位机器学习领域的技术领袖和行业应用专家，与1000+来自电商、金融、汽车、智能制造、通信、工业互联网、医疗、教育等众多行业的精英参会听众，共同探讨人工智能领域的前沿理论以及最佳实践。全球机器学习技术大会将是2021年最具影响力的人工智能技术会议。 01 部分演讲嘉宾 潘 欣 腾讯PCG事业群AI平台负责人 腾讯平台与内容事业群（PCG） AI平台技术负责人，主要关注机器学习平台，推荐系统，算法应
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。 图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算
一份很好的PPT多看看 看到12页，从14页开始讲语义网的合并 https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=2AA09E1E02AE7F16!2746&cid
「原来以为语料已经匮乏了，大模型训练已经没有语料了，实际上不是的，数据还远远没有跑光」。
导读：洛桑理工学院教授Michaël Defferrard在Deep Learning on Graphs at the Graph Signal Processing 研讨会上做了《Advances in Deep Learning on Graphs》的报告。 Michaël Defferrard是最早提出讲卷积网络用于graph数据的研究者之一，他在这次报告中介绍了最新将 Graph Convolutional Network（GCN）用于航空影像的研究并提出一些应用的挑战和机会。
上个月携程技术中心主办了一场深度学习Meetup，由来自伦敦大学学院、复旦大学、东南大学、南京大学等高校的学术界代表，以及来自携程、华为、搜狗、简书等一线企业的技术专家们，一起从旅游行业、计算广告、自
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地使用到了人工智能技术。越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话，可以分为以下几种：
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
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