- 你认为什么是AI???别在一味的说视觉啦。 你认为什么是AI???别在一味的说视觉啦。
- 面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识。不同于传统的知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化。面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用。本文从知识推理的基本概念出发,通俗易懂得介绍了知识图谱知识推理的应用和方法。 面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识。不同于传统的知识推理,由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富,面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化。面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一,已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用。本文从知识推理的基本概念出发,通俗易懂得介绍了知识图谱知识推理的应用和方法。
- 实际项目过程中,信息抽取任务的效果往往和实际问题的形式密切相关,不同问题的难度和效果可能千差万别。根据这些年从事研究和项目落地的经验,观察对比了多个标准数据集和实际项目,我分析了典型信息抽取任务难度的影响因素,对信息抽取任务进行分类,据此便可以对同一纬度上不同类型任务之间进行定性的难度对比;给出了典型任务的标注数据和当前SOTA作为路标,让大家对于实际信息抽取任务的难度和效果上界能有个初步的认识。 实际项目过程中,信息抽取任务的效果往往和实际问题的形式密切相关,不同问题的难度和效果可能千差万别。根据这些年从事研究和项目落地的经验,观察对比了多个标准数据集和实际项目,我分析了典型信息抽取任务难度的影响因素,对信息抽取任务进行分类,据此便可以对同一纬度上不同类型任务之间进行定性的难度对比;给出了典型任务的标注数据和当前SOTA作为路标,让大家对于实际信息抽取任务的难度和效果上界能有个初步的认识。
- 推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息,在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息,为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息,有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法,分别以三种深度学习框架为例,对方法进行了概述。 推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息,在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息,为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息,有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法,分别以三种深度学习框架为例,对方法进行了概述。
- 【摘要】 如今,知识图谱已经助力了很多热门的人工智能应用场景,例如聊天机器人、智能问答、智能推荐等。华为云知识图谱服务能帮助用户从0到1快速构建知识图谱,并提供本体管理、图谱管理、图谱构建、图谱智能问答、实体链接等功能。本次实践记录了使用华为云知识图谱服务构建一个小规模电影领域图谱,并开启图谱智能问答的全流程。 【摘要】 如今,知识图谱已经助力了很多热门的人工智能应用场景,例如聊天机器人、智能问答、智能推荐等。华为云知识图谱服务能帮助用户从0到1快速构建知识图谱,并提供本体管理、图谱管理、图谱构建、图谱智能问答、实体链接等功能。本次实践记录了使用华为云知识图谱服务构建一个小规模电影领域图谱,并开启图谱智能问答的全流程。
- 由北京大学软件工程国家工程研究中心主办,华为终端有限公司及中软国际教育科技集团全程战略支持,STEER TECH科技平台、北京乐智元素科技有限公司、艾肯文化传媒(北京)有限公司、AI TIME承办,华为NAIE网络人工智能平台作为技术支持战略合作伙伴的2021“未来杯高校AI挑战赛”之“AI学术联赛”赛道自2021年6月正式启动以来,历时5个月,经过64强小组赛、32强淘汰赛的激烈角逐和层层选拔, 由北京大学软件工程国家工程研究中心主办,华为终端有限公司及中软国际教育科技集团全程战略支持,STEER TECH科技平台、北京乐智元素科技有限公司、艾肯文化传媒(北京)有限公司、AI TIME承办,华为NAIE网络人工智能平台作为技术支持战略合作伙伴的2021“未来杯高校AI挑战赛”之“AI学术联赛”赛道自2021年6月正式启动以来,历时5个月,经过64强小组赛、32强淘汰赛的激烈角逐和层层选拔,
- 文章目录🍋论文介绍🍋摘要🍋1 引言🍋2 问题描述🍋3 多跳智能问答网络模型🍋3.1 统一学习表示层🍋3.1.1 知识图谱表示学习🍋3.1.2 问题表示学习🍋3.2 候选答案筛选层🍋3.3 关系路径表示学习层🍋3.4 模型训练🍋4 实验评价🍋4.1 实验环境🍋4.2 实验结果🍋4.3 消融实验🍋 结论🍋论文介绍论文题目:基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型研... 文章目录🍋论文介绍🍋摘要🍋1 引言🍋2 问题描述🍋3 多跳智能问答网络模型🍋3.1 统一学习表示层🍋3.1.1 知识图谱表示学习🍋3.1.2 问题表示学习🍋3.2 候选答案筛选层🍋3.3 关系路径表示学习层🍋3.4 模型训练🍋4 实验评价🍋4.1 实验环境🍋4.2 实验结果🍋4.3 消融实验🍋 结论🍋论文介绍论文题目:基于知识图谱关系路径的多跳智能问答模型研...
- 察己则可以知人,察今则可以知古。 ——《吕氏春秋》文章目录🍋知识推理的概述🍋知识推理的方法🍋基于逻辑规则的推理🍋基于知识表示学习的推理🍋基于神经网络的推理🍋混合推理🍋应用场景🍋结语🍋知识推理的概述定义: 知识推理是一项复杂的认知过程,通过建立新的关联和逻辑推断,从已知信息中产生新的知识。在知识图谱中,这一过程成为了解决实体之间关系、预测新事实的关键。简单的例子就是:(研究所... 察己则可以知人,察今则可以知古。 ——《吕氏春秋》文章目录🍋知识推理的概述🍋知识推理的方法🍋基于逻辑规则的推理🍋基于知识表示学习的推理🍋基于神经网络的推理🍋混合推理🍋应用场景🍋结语🍋知识推理的概述定义: 知识推理是一项复杂的认知过程,通过建立新的关联和逻辑推断,从已知信息中产生新的知识。在知识图谱中,这一过程成为了解决实体之间关系、预测新事实的关键。简单的例子就是:(研究所...
- 文章目录🍋引言🍋训练+代码🍋扩展🍋解决保存后的csv文件,使用Excel打开总是乱码🍋总结🍋引言今天来点有意思的,使用chatGPT如何爬取一个手办网八、使用BeautifulSoup4解析HTML实战(二)这篇文章的之前使用bs4进行爬取的文章,今天我们解放脑子,完全使用ChatGPT,接下来开始我的表演🍋训练+代码注意爬虫守则哈接下来我们问它能不能,并且指明想要爬取的内容接... 文章目录🍋引言🍋训练+代码🍋扩展🍋解决保存后的csv文件,使用Excel打开总是乱码🍋总结🍋引言今天来点有意思的,使用chatGPT如何爬取一个手办网八、使用BeautifulSoup4解析HTML实战(二)这篇文章的之前使用bs4进行爬取的文章,今天我们解放脑子,完全使用ChatGPT,接下来开始我的表演🍋训练+代码注意爬虫守则哈接下来我们问它能不能,并且指明想要爬取的内容接...
- NLP与知识图谱:构建智能链接的未来随着信息的爆炸性增长,构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,与自然语言处理(NLP)的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用,从基础概念到实际应用,揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。 1. 知识图谱基础 1.1 什么是知识图谱?知识图谱是一种用于表示和存储知识的图状... NLP与知识图谱:构建智能链接的未来随着信息的爆炸性增长,构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,与自然语言处理(NLP)的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用,从基础概念到实际应用,揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。 1. 知识图谱基础 1.1 什么是知识图谱?知识图谱是一种用于表示和存储知识的图状...
- 知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码,文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览,帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经... 知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码,文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览,帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经...
- 采用堆实现Dijkstras最短路径算法的瓶颈在于,当发生更新堆中节点最短路径值时,需要进行make_heap的次数,它占Dijkstras使用时间的75%左右。 小步最短路径算法的边访问的开销与Dijkstras的一样,在采用最小堆实现时,且完全避免了Dijkstras算法通过make_heap维持最小堆的开销。 在datagen-8_2及其以下规模的数据中,获取了数百倍的提升。 采用堆实现Dijkstras最短路径算法的瓶颈在于,当发生更新堆中节点最短路径值时,需要进行make_heap的次数,它占Dijkstras使用时间的75%左右。 小步最短路径算法的边访问的开销与Dijkstras的一样,在采用最小堆实现时,且完全避免了Dijkstras算法通过make_heap维持最小堆的开销。 在datagen-8_2及其以下规模的数据中,获取了数百倍的提升。
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