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- 1. 最早拿阅读理解模型做关系抽取Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension基本框架:给定一个实体s以及一个候选关系e,从文本t中抽取出e(s, ?)所对应的关系(没有的话输出None)。模型概况: 1)候选问题生成:给定实体s和关系e,根据问题模板生成问题q: 2)使用生成的问题q,在给定的句子t中抽取... 1. 最早拿阅读理解模型做关系抽取Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension基本框架:给定一个实体s以及一个候选关系e,从文本t中抽取出e(s, ?)所对应的关系(没有的话输出None)。模型概况: 1)候选问题生成:给定实体s和关系e,根据问题模板生成问题q: 2)使用生成的问题q,在给定的句子t中抽取...
- 华为云EI一直关注疫情的走向及变化,结合自身的技术推出华为云EI医疗智能体(EIHealth),采用自研医学领域AI模型和知识图谱技术,从公开发表的新冠学术文献中快速构建新冠AI科研知识图谱,协助科研人员更快速、有效地开展抗疫科学研究和药物研发。 华为云EI一直关注疫情的走向及变化,结合自身的技术推出华为云EI医疗智能体(EIHealth),采用自研医学领域AI模型和知识图谱技术,从公开发表的新冠学术文献中快速构建新冠AI科研知识图谱,协助科研人员更快速、有效地开展抗疫科学研究和药物研发。
- 随着疫情的发展,研究人员迫切需要能够系统梳理和整合新型冠状病毒的相关知识,加速对新冠病毒的机制研究和抗病毒药物研发。例如,新冠病毒所属的病毒族系是什么,新冠病毒的重要属性有哪些,抗病毒药物与病毒靶点之间的关系是什么,以及病毒亲缘关系等。这些知识存在于众多的知识库或者最新发表的文献中,很难被科研人员系统的检索和使用。为了解决这一问题,华为云医疗智能体团队、华为云语音语义创新Lab联合浙江大学计... 随着疫情的发展,研究人员迫切需要能够系统梳理和整合新型冠状病毒的相关知识,加速对新冠病毒的机制研究和抗病毒药物研发。例如,新冠病毒所属的病毒族系是什么,新冠病毒的重要属性有哪些,抗病毒药物与病毒靶点之间的关系是什么,以及病毒亲缘关系等。这些知识存在于众多的知识库或者最新发表的文献中,很难被科研人员系统的检索和使用。为了解决这一问题,华为云医疗智能体团队、华为云语音语义创新Lab联合浙江大学计...
- 1. 最早拿阅读理解模型做关系抽取Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension基本框架:给定一个实体s以及一个候选关系e,从文本t中抽取出e(s, ?)所对应的关系(没有的话输出None)。模型概况: 1)候选问题生成:给定实体s和关系e,根据问题模板生成问题q: 2)使用生成的问题q,在给定的句... 1. 最早拿阅读理解模型做关系抽取Zero-Shot Relation Extraction via Reading Comprehension基本框架:给定一个实体s以及一个候选关系e,从文本t中抽取出e(s, ?)所对应的关系(没有的话输出None)。模型概况: 1)候选问题生成:给定实体s和关系e,根据问题模板生成问题q: 2)使用生成的问题q,在给定的句...
- 知识图谱最早由谷歌发布,为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率,在知识图谱辅助下,搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息,然后返回更为精准结构化的信息,从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。 知识图谱最早由谷歌发布,为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率,在知识图谱辅助下,搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息,然后返回更为精准结构化的信息,从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
- 知识图谱是人工智能研究的热门领域。它能够提供先验知识,使机器学习在常识的基础上更加智能。然而,自动化的知识图谱构建一直是该领域需要解决的难题。传统的抽取方法(extractive method)被认为效果不佳,需要大量人力投入和调整。近期,艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法,已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。 知识图谱是人工智能研究的热门领域。它能够提供先验知识,使机器学习在常识的基础上更加智能。然而,自动化的知识图谱构建一直是该领域需要解决的难题。传统的抽取方法(extractive method)被认为效果不佳,需要大量人力投入和调整。近期,艾伦人工智能实验室和微软的研究人员提出了一种利用预训练语言模型自动构建常识型知识图谱的方法,已接近人类的表现。论文已被 NLP 顶会 ACL 2019 接收。
- 2019年8月17日,参加了AICUG的AI智能专场的分享,主要的主题包括《PAI机器学习和OCR实践》、《关于FAQ-QA算法中台的思考和实践》、《认识概念图谱构建与应用》、《搜索场景下的智能推荐演变之路》主要是算法方面 2019年8月17日,参加了AICUG的AI智能专场的分享,主要的主题包括《PAI机器学习和OCR实践》、《关于FAQ-QA算法中台的思考和实践》、《认识概念图谱构建与应用》、《搜索场景下的智能推荐演变之路》主要是算法方面
- 知识图谱最早由谷歌发布,为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率,在知识图谱辅助下,搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息,然后返回更为精准结构化的信息,从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。 知识图谱最早由谷歌发布,为了提升搜索引擎返回答案的质量以及用户查询的效率,在知识图谱辅助下,搜索引擎可以洞察到用户查询背后的一个语义信息,然后返回更为精准结构化的信息,从而更大可能的去满足用户的一个查询需求。
- 建知识图谱这个过程的本质,就是让机器形成认知能力,去理解这个世界,这也是人工智能的价值所在。 建知识图谱这个过程的本质,就是让机器形成认知能力,去理解这个世界,这也是人工智能的价值所在。
- 近年来,随着人们对 AI 认知能力的积极探索,知识图谱因其表达能力强、拓展性好,基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱,旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系,具备可解释性,而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合,模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。 近年来,随着人们对 AI 认知能力的积极探索,知识图谱因其表达能力强、拓展性好,基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱,旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系,具备可解释性,而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合,模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。
- 让AI更智能,谷歌要用知识图谱让AI像人一样理解世界。让AI更智能,我们要用知识图谱让AI像网络专家一样了解网络。知识图谱引领人工智能从感知阶段演进到认知阶段,成为当前的热点技术之一,受到ICT产学研界的重点关注。为什么人们如此重视知识图谱技术?因为知识图谱不仅能够通过为万事万物建立起全方位的链接,支撑基于常识知识和概念知识的搜索类需求,催生了Google、百度、Amazon Go、微软 B... 让AI更智能,谷歌要用知识图谱让AI像人一样理解世界。让AI更智能,我们要用知识图谱让AI像网络专家一样了解网络。知识图谱引领人工智能从感知阶段演进到认知阶段,成为当前的热点技术之一,受到ICT产学研界的重点关注。为什么人们如此重视知识图谱技术?因为知识图谱不仅能够通过为万事万物建立起全方位的链接,支撑基于常识知识和概念知识的搜索类需求,催生了Google、百度、Amazon Go、微软 B...
- 本文介绍如何使用图数据库 Nebula Graph 将中文知识图谱 OwnThink 的数据快速导入,并进行 CURD 操作 本文介绍如何使用图数据库 Nebula Graph 将中文知识图谱 OwnThink 的数据快速导入,并进行 CURD 操作
- 在信息爆发式增长和内容平台遍地开花的信息时代,图数据库在当中扮演了什么样的角色?同传统数据库相比,图数据库又有什么优势?图数据库开发需要哪些新技术?就此,开源社特访吴敏来分享下图数据库主题内容,从图数据 Nebula 的研发开始,就传统数据库面临的挑战,开源模式的优势,Nebula 的社区开展和产品规划等问题进行深入解析。 在信息爆发式增长和内容平台遍地开花的信息时代,图数据库在当中扮演了什么样的角色?同传统数据库相比,图数据库又有什么优势?图数据库开发需要哪些新技术?就此,开源社特访吴敏来分享下图数据库主题内容,从图数据 Nebula 的研发开始,就传统数据库面临的挑战,开源模式的优势,Nebula 的社区开展和产品规划等问题进行深入解析。
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