👆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
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了，所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关，放到一起来记录下。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
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：
在人工智能的早期，自上而下的创建智能系统的方法（在上一课中讨论过）很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式，然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法：
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章，是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组（多个关系三元组共享同一个实体）效果不好的问题，提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签（即将关系抽取作为分类任务处理），作者从一个新的视角审视这个问题，认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可，而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
知识图谱（KGs）包含了许多真实世界的知识，在许多领域都发挥着重要重用，但是大型的知识图谱构建过程需要大量的人工介入。随着语言模型（LMs）的发展，其参数囊括的知识也是极其丰富且应用广泛的，同时语言模型的训练并不需要太多人工干涉。因此，有不少研究证明LMs可以替代KGs，但是这真的是正确的吗？或许我们需要重新审视一下这个观点。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟推荐系统是KEG应用的一个重要领域。 图是我最喜欢使用的数据结构之一，它们可以使我们能够表示复杂的现实世界网络，如快速交通系统（例如，公交道路、地铁等）、区域或全球空中交通，或者人们的社交网络之类的相关事物。并且他们非常灵活，很容易被人类理解，但是为了让计算机“理解”和“学习”它们，我们需要额外的一步（称为矢量化）。这种解释可能过于简单，我们将在本文的后续部分详细解释。 知识图谱有何特别之处？ 为了轻松理解知识图与其他图的不同之处，我们想象一个具
知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。然而，在KGs中可能存在大量的噪声和冲突，特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题，我们提出了一个新的置信度感知（confidence-aware）知识表示学习框架(CKRL)，该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说，我们在传统的基于翻译的知识表示学习方法中引入了三元组置信度。为了使三次置信度更加灵活和通用，我们只利用KGs中的内部结构信息，提出了同时考虑局部三次和全局路径信息的三次置信度。在知识图噪声检测、知识图补全和三重分类等方面对模型进行了评价。实验结果表明，我们的置信度感知模型在所有任务上都取得了显著和一致的改进，这证实了我们的CKRL模型在噪声检测和知识表示学习方面的能力。
不论是传统语言模型还是现在飞速发展大语言模型，当面对快速更新迭代的背景知识时都存在一定的局限性。知识图谱（KG）作为大模型的信息补充，可以帮助其更好地理解语言提升模型性能。今天给大家分享的这篇文章，「从知识图谱检索机制出发，分析传统知识图谱检索的局限性，提出了直接事实检索(DiFaR)框架」，实验结果表明，该方法大大优于传统知识图谱KG的pipeline检索方法。
链接：https://arxiv.org/pdf/1906.05317v1.pdf
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.06705.pdf
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144640.html原文链接：https://javaforall.cn
深度学习有在新的高度得到大家的认可，并驱使更多的爱好者去学习、去探索，已不仅仅在图像、视频及语音领域得到重视。现在在SLAM、NLP、医学、经济学等领域都得到愈来愈多的研究者的重视，今天我们就和大家说说人与物体目标之间的互动检测识别，有兴趣的您可以接下来慢慢享受~
链接预测任务有时也称为实体预测或实体排序，用来预测两个实体之间是否有特定的关系。即已知头实体h和关系r，预测尾实体t；或者尾实体t和关系r，预测头实体h。它的本质是一个KG补全的任务，即将缺失的知识添加到图谱中。同时也可以预测两个给定实体之间的关系，即已知头尾实体，求r。
给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请
在网络空间中，作为防御者需要“知彼”，就是回答在网络攻防对抗中谁攻击了我，攻击点在哪以及相关攻击路径，这便是攻击事件调查。威胁评估是从海量的数据中找到真正的攻击者，回答的是谁攻击了我的问题，除此之外，还需要找到完整的攻击路径实现攻击事件调查。攻击事件调查技术可以确定攻击源、攻击中间介质（中间点），以及其相应的攻击行为路线，以此制定更有针对性地防护与反制策略，达到主动防御的效果。可见攻击事件调查是网络空间防御体系从被动防御到主动防御转换的重要步骤。
该题为 二数之和 的进阶版本，当然还有一个进阶版本为 四数之和。我们将会一一进行分析！
给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
大数据文摘经授权转载 作者：黄海广 自2016年8月份，吴恩达的初创公司deeplearning.ai通过Coursera提供深度学习的最新在线课程，到今年2月份，吴老师更新了课程的第五部分（点击查看大数据文摘相关报道），前后耗时半年时间。 本文将着重介绍吴恩达老师第四周课程的视频内容和笔记，展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用，我们将从人脸识别开始，之后讲神经风格迁移，你将有机会在编程作业中实现这部分内容，创造自己的艺术作品。 什么是人脸识别？ 让我们先从人脸识别开始，我这里有一个有意思的演示。我在领导百
Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景，同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法，这里给 Nebula 点个赞，很不错！
▌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。
给你一个整数数组 nums，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
前几天分享了字节最喜欢考察的前 50 题，其中三数之和的考察频率甚至排在前 10，不得不学。
上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中，作者提出了对链路预测模型的对抗性修改：识别出添加到知识图谱中，或者从知识图谱中删除的事实，这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除，作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性；利用对图的添加，评估模型的鲁棒性。同时，作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
给你一个整数数组 arr ，以及 a、b 、c 三个整数。请你统计其中好三元组的数量。
检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章，关系抽取是自然语言处理中信息抽取（EI）的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022，论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》，该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系，从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接：htt
三元组 是一个由三个整数组成的数组。 给你一个二维整数数组 triplets ，其中 triplets[i] = [ai, bi, ci] 表示第 i 个 三元组 。 同时，给你一个整数数组 target = [x, y, z] ，表示你想要得到的 三元组 。
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试，笔者私自将其归纳为：
随着人工智能和大数据的爆炸式增长，如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据，可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息，因此，近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解，本文对该领域进行了系统综述。
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术，是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础，一直受到业界的广泛关注。... 本次竞赛将提供业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集(Schema based Knowledge Extraction, SKE)，旨在为研究者提供学术交流平台，进一步提升中文信息抽取技术的研究水平，推动相关人工智能应用的发展。
定义一种特殊的三元组：(x,y,z)，其中x,y,z都代表纸带上格子的编号，这里的三元组要求满足以下两个条件：
欢迎和小詹一起定期刷leetcode，每周一和周五更新一题，每一题都吃透，欢迎一题多解，寻找最优解！这个记录帖哪怕只有一个读者，小詹也会坚持刷下去的！
2020年，自然语言处理领域顶级的国际学术会议EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）共录取论文751篇（长文601篇，短文150篇）。
“半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。
上一期我们介绍了“安全多方计算”的计算过程，安全多方计算是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
作者：Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请你返回所有和为 0 且不重复的三元组。
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。
埃尔德什等差数列猜想（Erdős conjecture on arithmetic progressions），又称埃尔德什 - 图兰猜想（Erdős-Turan conjecture），是由匈牙利数学家、沃尔夫数学奖得主保罗 · 埃尔德什与保罗 · 图兰（Pál Turán）共同提出的关于调和发散数列的等差子序列的数论猜想。
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