应用场景 在平台初期或者后期都需要一些标准的官方信息来填充平台缺乏的内容,以往可能是通过爬虫进行爬取,但是这块受限于一些法律或者内容的付费独家信息和内容准确性的问题。因此需要一种渠道拿到我们希望获取的各类数据,比如,城市信息、人物信息、书籍刊物、歌曲、电影等等。 这类信息最直接的方式就是维基百科,里面基本可以搜索到我们能获取的数据,因此我们就考虑怎么从维基百科拉取标准化数据。 数据研究 最开始我们所了解到的一个平台是[dbpedia](http://dbpedia.org/), 基于wikipedia爬取的
安装一系列pip依赖: cd至项目根目录,运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱(Encyclopedia Knowledge Graph)和常识知识图谱(Common Sense Knowledge Graph)。
近日,图灵奖得主、深度学习教父Yann LeCun在社交媒体发出警告,称“人们对GPT-3这样的大规模语言模型能做什么有着完全不切实际的期待。”
如果一段文本中提到一个实体 ,算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
维基百科有一个姐妹项目,叫做"维基数据"(Wikidata)。你可以从维基百科左侧边栏点进去。
对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势,在今年的ICLR2020上,就涌现出了大量相关研究,其中,来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库(Virtual Knowledge Base,KB)来回答复杂多跳问题的方法,其可以遍历文本数据,并遵循语料库中各个实体的关系路径,并基于评分的方法,实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
【引子】 “海内存知己,天涯若比邻”, 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章,刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”(https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext),作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读,颇有收获,编译成文。
1、打开网站:http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入:
本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展,包括「模式」(schema)、「身份」(identity)和「上下文」(context),它们为知识的聚合提供了额外的结构。从现在开始,我们用「数据图」(data graphs)指代通过节点和边表示的数据集合,具体形式为上一节提到的任意一种模型;用「知识图谱」(knowledge graphs)指代一个通过模式、身份、上下文、本体(规则)进行过潜在增强的数据图。这些额外的表示可能直接嵌入到数据图中,也可能分层叠加在其之上。本章节将专注于模式、身份和上下文,关于本体与规则会在第四节中讨论。
可能与三元组相关的标签(一个数据集可能有多个标签)的总计数为 51,不算特别多,所以我打算把每个数集看一下,看看有没有 满足大小在 1G-10G
【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 作者 | Björn Ha
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文是知识图谱的一篇综述类文章,带你对知识图谱有一个大体的了解。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革,Web技术作为互联网时的标志性技术,正处于这场技术变的核心。从网页的链接到数据的链接,Web技术正在逐步朝向Web之父Berners-Lee设想中的语义网络演变。语义网络是一张数据构成的网络,语义网络技术向用户提供的是一个查询环境,
---- 新智元报道 来源:Google AI 编辑:LRS 【新智元导读】预训练的经验来说,数据越多,效果越好!Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章,可以从知识图谱中自动生成文本数据,再也不怕语料不够用了! 大型预训练自然语言处理(NLP)模型,如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM,充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库,对特定任务的标注数据进行微调,获得一个效果特别好的预训练,并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而,自然语言文本本身
随着认知智能走进了人们的视野,知识图谱的重要性便日渐凸显。在今年的自然语言处理顶会 ACL 2020 上,自然语言知识图谱领域发生了巨大的革新。ACL 作为 NLP 领域的顶级学术会议,无疑能够很好地呈现该领域的研究风向。
ACL 2019已经结束,但其空前的规模仍然震撼人心:2900多篇提交论文,660篇被接收,3000多名会议注册人员,以及4个超过400人的研讨会(比一些国际CS会议都大)。
AI 科技评论按:语言词汇的多义性已经是一个越发让人头疼的问题。比如女生对男朋友说:「生日礼物我想要MAC」,本来心怀期待地揣测他买来的唇彩会是什么色,结果收到的可能是一台苹果笔记本电脑…… 苹果电
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。
认知是人获取和应用知识的过程,知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理?
知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文介绍了知识问答的两种主流方法。 什么是知识问答 基于知识的问答是以知识库为认知源,在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识库(KB)是一个结构化数据库,其中包含形式<主题,关系,对象>的事实集合,每个事实都可以随附所谓的属性。 例如,“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”,会被解析为以下的集合。 一般
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 编辑 | PaperWeekly 论文标题: Few-shot Named Entity Recognition with Self-describing Networks 收录会议: ACL 2022 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.12252 代码链接: https://github.com/chen700564/sdnet 小样本 NER 需要从很少的实例
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
在笔者几年的开发经验中,经常看到项目中存在到处空值判断的情况,这些判断,会让人觉得摸不着头绪,它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
在笔者几年的开发经验中,经常看到项目中存在到处空值判断的情况,这些判断,会让人觉得摸不这头绪,它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
本文将介绍在 Ubuntu 18.04.1 LTS 系统环境下部署为知笔记的方法。
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现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段,尤其是在软件开发的时候。在本文中,我们提出了一个工具包(KG4Py),用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱,并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中,我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件,并通过使用具体语法树(CST)构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型,并将该新模型与代码知识图谱相结合,方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明,KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
AI 科技评论按,在去年的 EMNLP2018 上,由孙茂松教授领导的清华大学自然语言处理实验室发布了一个大规模精标注关系抽取数据集 FewRel。据了解,这是目前最大的精标注关系抽取数据集。
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
📷 文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天,德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
知识图谱(KG)源自于1960年提出的语义网络,有着源自于NLP、Web、AI等方面的基因,它通过结合数学与信息科学等学科理论与方法,以可视化形式描述其资源与载体,应用于问答、推荐等领域,其概念演化如图1所示。
如今,知识图谱对许多企业来说至关重要——它们提供了结构化数据和事实知识,以这些数据和知识驱动了许多产品,使它们更加智能化甚至“神奇”。
最近,大型免费学术资源索引OpenAlex宣布上线,该索引包含超过 2 亿份科学文献。
【1】 Linear algebra with transformers 标题:带Transformer的线性代数 链接:https://arxiv.org/abs/2112.01898
7 月22-23日中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链监控、市场调研和产品管理等。其所讨论的方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术,充分利用知识图谱和各种其他结构化数据源,实现信息的互为补充。
文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天,德国人工智能研究中心(DFKI)科技总监、北京人工智能技术中心(AITC)总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据,用于执行众多的商务智能任务,如供应链监控、市场调研和产品
昨天(2019.05.06)的国内股市大家也都看到了,川普的一句推特威力真的太可怕了......(虽然今天涨了一点回去,但是本质上还是亏了呀)
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型(Relational model)由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出,以集合论中的关系概念为基础;无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表(Table),由行(Row)和列(Column)组成。因此,也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
来源:PaperWeekly 本文共1296字,建议阅读6分钟。 本文为你分享9款实用的AI开源项目,功能强大,值得收藏! Semantic Segmentation PyTorch #PyTorch上最好的语义分割工具包 本项目是由 MIT CSAIL 实验室开源的 PyTorch 语义分割工具包,其中包含多种网络的实现和预训练模型。自带多卡同步 bn,能复现在 MIT ADE20K 上 SOTA 的结果。 ADE20K 是由 MIT 计算机视觉团队开源的规模最大的语义分割和场景解析数据集。 从右至左:
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