FACT++是一个基于描述逻辑的知识表示和推理系统,用于处理本体知识。它支持以下数据类型:
FACT++的主要应用场景包括知识图谱构建、语义搜索、智能推荐系统等。对于腾讯云相关产品,推荐使用腾讯云的知识图谱服务(https://cloud.tencent.com/product/kg)来构建和管理知识图谱,以及腾讯云的智能推荐服务(https://cloud.tencent.com/product/rs)来实现智能推荐功能。
知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
在会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AutoNLP、AI换脸甄别技术AntiFakes、语言模型自学习工具、腾讯星图以及企业画像平台等系列重磅新品,并对AI和大数据产品进行了全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术的应用门槛。
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16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、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、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。
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本项目利用知识图谱、深度学习技术,为企业及个人构建企业知识库,从而实现集知识管理、知识发现、知识服务等功能于一身的企业深度智能运营和运维平台,为企业提供知识化、数字化和智能化的管理服务,致力于帮助传统中小企业解决构建自身专业知识库的构建和管理问题,通过开箱即用、人机智能交互的方式提高企业的运营、运维的效率。促进我国对人工智能,知识库领域的核心技术能力,极大推进了人工智能“三步走”战略。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分,其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库,可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱,然后就旅游知识图谱的架构,构建,应用和未来几个方面展开讨论。
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。
【人工智能头条导读】本文是我们知识图谱系列的第二篇文章,希望人工智能头条为大家准备的文章对大家的学习有更多的帮助。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 引言 随着互联网的发展,网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点,给人们有效获取信息和知识提出了
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出,其使用语义检索的方法从多种语言的数据源(例如FreeBase、维基百科等)收集信息并加工,以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上,2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯,语义链网络(Semantic Link Network)已经有了比较系统的研究,旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用,系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
主讲嘉宾:王昊奋 主持人:阮彤 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾简介: 王昊奋,华东理工大学讲师,上海交通大学计算机应用专业博士,对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文,长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人,他主持并参与了多项相关项目的研发,长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作,在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文: 王昊奋: 近两年来,随着开放链
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。
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此,现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解,我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题,人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示,于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
本文转载自SimmerChan的知乎专栏《知识图谱-给AI装个大脑》中的文章《为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生》,作者已同意本公众号转载该专栏文章。
[ 导读 ]对知识工程的研究贯穿于整个人工智能的发展史。作为目前最为火热的先验知识组织、表征技术,知识图谱的相关工作在本届 ACL 上可谓万众瞩目。本文将介绍本届 ACL 收录的一些知识图谱方向的优秀成果,希望对读者们有所启发。
知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务。
医疗知识图谱构建离不开大量的三元组,而三元组的获取除了先前文章介绍的IS-A上下位抽取,另一项就是关系抽取。关系抽取是信息抽取领域中的重要任务之一,目的在于抽取文本中的实体对,以及识别实体对之间的语义关系。例如"弥漫性肺泡出血易合并肺部感染"中,"弥漫性肺泡出血"与"肺部感染"都是疾病,他们之间的关系是"疾病-合并症"。存在于海量医疗文本中的知识体系网络,可以为其他NLP技术(实体链接,query 解析,问答系统,信息检索等)提供可解释性的先验知识(知识表示)和推理。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》,今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
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