4GB文本文件in.triple每行包含两个顶点，一个边 ： node1String, edgeString，node2String。输出node.csv文件：node1Id，edgeString，node2Id。
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
【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
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)。
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
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。
1、打开网站：http://dbpedia.org/sparql/ 2、查询有哪些书和书的简介 输入：
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
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
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。”
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）。
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。
---- 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
【1】 Linear algebra with transformers 标题：带Transformer的线性代数 链接：https://arxiv.org/abs/2112.01898
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
Oxigraph是一个实现了SPARQL标准的图数据库。宗旨是为了实现一个基于RockDB和Sled的K/V仓库的兼容的，安全的，快速的图数据库。由Rust语言实现，Oxigraph同时也提供很多读，写和处理RDF文件的工具功能。
【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。
图，是很有用的数据结构，用节点 (Node) 和边 (Edge) 织成一张网。比如，知识图谱就是这样的网。
安装一系列pip依赖： cd至项目根目录，运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
1、TILE: Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
选自THUNLP 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 清华大学自然语言处理实验室近日发布了 OpenKE 平台，整合了 TransE、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx 等算法的统一接口高效实现，以及面向 WikiData 和 Freebase 预训练知识表示模型。该项目旨在为开发者与研究人员提供便利。 项目链接：http://openke.thunlp.org GitHub：https://github.com/thunlp/OpenKE Op
作者: 金克丝 (在读博士) 方向: 多模态学习 学校: 南京理工大学 REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 会议：NIPS 2022 论文：REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 链接：https://arxiv.or
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
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）。
智能的真正标志不是知识，而是想象力。 作者 | Gadi Singer 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 什么知识让我们变得聪明？我们用来理解世界、解释新体验和做出深思熟虑的选择的认知结构是什么？定义一个阐明给人类或人工智能更深入理解和更高认知的知识的框架，将有助于我们对此话题进行结构化的讨论。 近日，英特尔实验室副总裁兼紧急人工智能研究主任Gadi Singer介绍了这种赋予人工智能更高认知的知识构建（knowledge constructs）的数个维度，并指出一条通往更高智能机器的道路。 图为英特尔实
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
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：
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）
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。
维基百科pageview数据是Wikimedia技术团队所维护的访问量数据集。该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图：
📷 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
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。
一个维基百科模型，您的问题实际上得到了回答。Quora的商业模式非常出色，旨在长期留在市场中。Quora由两个前Facebook员工Adam D'Angelo和Charlie Cheever于2009年成立，是一个问答门户，内容（问题，答案和编辑）由用户自己创建。尽管如此，Quora收入模型只是通过广告模型的基本收入，该模型将广告交付给与他们相关的用户。
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
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。
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。
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
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？
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。
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
会持续更新 Name Introduction 主页链接 下载链接 Alibabaopenkg 阿里开源的商业知识图谱 https://kg.alibaba.com/index.html https://kg.alibaba.com/index.html CN-DBpedia 复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模通用领域结构化百科 http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/intro/ http://www.openkg.cn/dataset/cndbpedia ownthink
【1】 Coupling Vision and Proprioception for Navigation of Legged Robots 标题：腿式机器人导航中的视觉与视觉耦合 链接：https://arxiv.org/abs/2112.02094
导读：10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。会上，自然语言处理领域国际领军人物、清华大学教授、智源首席科学家孙茂松接受了 InfoQ 等媒体的采访，他向记者表示：当前，大数据驱动的自然语言处理已经做得不错，但大知识或者比较丰富的知识驱动的自然语言处理才刚刚起步，智源的目标是实现大数据和大知识双轮驱动的自然语言处理。实现这一目标的前提是构建一个全世界通用的人类知识库，这也是智源“自然语言处理”研究方向科学家们现阶段要重点攻克的难题。
10 月 31 日，北京创建全球人工智能学术和创新最优生态的标志性学术活动“智源大会”在国家会议中心召开。
作者 | 灰墙 编辑 | NewBeeNLP 写在前面 这些天冲浪?了一下Arxiv，粗翻了一下二月之后public的NLP文章(有很大一部分是准备投ICML的)。也拜读了张驰原dalao的新作《E
版权声明：欢迎转载，请注明出处，谢谢。 https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/86894540
有了这个方案，Llama-65B输出的信息准确率提升了一倍，甚至超过了ChatGPT。
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