- 偶然知道了一个图神经网络的包DGL（Deep Graph Library），找到它的github主页瞻仰一下。作者整理并以统一的架构实现了数十种图神经网络模型，基本上涵盖了图神经网络领域内的主流研究。鉴于作者文档已经写得非常完备了，而且对应着每一篇论文给出了相应的例子，这里就不再重复介绍它的使用方法了。刚好最近准备追一追最近几年图神经网络最新进展，就准备借用作者给出的论文列表一篇一篇地看过来了。 偶然知道了一个图神经网络的包DGL（Deep Graph Library），找到它的github主页瞻仰一下。作者整理并以统一的架构实现了数十种图神经网络模型，基本上涵盖了图神经网络领域内的主流研究。鉴于作者文档已经写得非常完备了，而且对应着每一篇论文给出了相应的例子，这里就不再重复介绍它的使用方法了。刚好最近准备追一追最近几年图神经网络最新进展，就准备借用作者给出的论文列表一篇一篇地看过来了。
- 看了很多知识图谱领域的博客、书籍、标准等系列文档，发现很多术语每个人都有自己的定义描述，并没有一个比较统一的文本描述，甚至于很多时候各个人理解的术语还不一定是同一个东西。由于工作中很多文档写作中需要做好术语的定义说明，这里就准备把知识图谱中常见的术语的定义摘选些觉得写得比较好的搜集一下，顺便斟酌一下自己理解下的术语定义。 看了很多知识图谱领域的博客、书籍、标准等系列文档，发现很多术语每个人都有自己的定义描述，并没有一个比较统一的文本描述，甚至于很多时候各个人理解的术语还不一定是同一个东西。由于工作中很多文档写作中需要做好术语的定义说明，这里就准备把知识图谱中常见的术语的定义摘选些觉得写得比较好的搜集一下，顺便斟酌一下自己理解下的术语定义。
- 去年，在华为开发者大会2020（Cloud）期间， 华为云发布了企业级知识图谱云服务及应用套件，提供一站式知识图谱构建管理及应用平台，赋能各行业企业高效进行知识化转型。经过一年的发展，华为云通过知识图谱云服务提供更好的算法套件及应用能力，进一步提升知识图谱构建及应用效率，让传统企业客户可高效完成知识图谱的场景化落地。新冠科研知识计算平台，高效助力医学科研工作者，提升药物筛选及知识获取效率随着... 去年，在华为开发者大会2020（Cloud）期间， 华为云发布了企业级知识图谱云服务及应用套件，提供一站式知识图谱构建管理及应用平台，赋能各行业企业高效进行知识化转型。经过一年的发展，华为云通过知识图谱云服务提供更好的算法套件及应用能力，进一步提升知识图谱构建及应用效率，让传统企业客户可高效完成知识图谱的场景化落地。新冠科研知识计算平台，高效助力医学科研工作者，提升药物筛选及知识获取效率随着...
- 知识图谱作为人类对世界认识的数字化、系统化和结构化的体现，能够很好得辅助机器进行语义的理解和语言的生成。基于图谱图的性质和三元组的统计特性，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算等多方面展出独有的优势。 知识图谱作为人类对世界认识的数字化、系统化和结构化的体现，能够很好得辅助机器进行语义的理解和语言的生成。基于图谱图的性质和三元组的统计特性，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算等多方面展出独有的优势。
- 赛题背景：“事件抽取”是舆情分析领域和金融领域的重要任务之一，“事件”在金融领域是投资分析，资产管理的重要决策参考。“事件抽取”的挑战体现在文本的复杂和任务的复杂。文本的复杂体现在事件抽取的输入文本可能是句子、段落或者篇章，不定长度的文本使得限制文本长度的模型无法使用；任务的复杂体现在事件识别的任务包括：事件类型识别，和事件要素抽取。 “CCKS 2020面向金融领域的篇章事件要素抽取比赛”... 赛题背景：“事件抽取”是舆情分析领域和金融领域的重要任务之一，“事件”在金融领域是投资分析，资产管理的重要决策参考。“事件抽取”的挑战体现在文本的复杂和任务的复杂。文本的复杂体现在事件抽取的输入文本可能是句子、段落或者篇章，不定长度的文本使得限制文本长度的模型无法使用；任务的复杂体现在事件识别的任务包括：事件类型识别，和事件要素抽取。 “CCKS 2020面向金融领域的篇章事件要素抽取比赛”...
- 计算机视觉三大会议之一的ECCV 2020刚刚落下帷幕，本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的科学家们在该会议上发表的一篇论文：《Invertible Zero-Shot Recognition Flows》。该工作首次提出了一种基于生成流（Generative Flow）模型的零样本学习方法，并在多个数据库上取得了目前最好的识别结果。全文链接：https://www.ecva.... 计算机视觉三大会议之一的ECCV 2020刚刚落下帷幕，本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的科学家们在该会议上发表的一篇论文：《Invertible Zero-Shot Recognition Flows》。该工作首次提出了一种基于生成流（Generative Flow）模型的零样本学习方法，并在多个数据库上取得了目前最好的识别结果。全文链接：https://www.ecva....
- 假设有一个函数F(x)，已知计算成本很高，且解析式和导数未知。问：如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量x的结果，那么也能够用简单的网格搜索，从而得到良好... 假设有一个函数F(x)，已知计算成本很高，且解析式和导数未知。问：如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量x的结果，那么也能够用简单的网格搜索，从而得到良好...
- 当你看到这张照片，你能得到什么信息？ 这是一张来自很久前的黑白照片，照片中的人是一个外国人。那么他是谁呢？通过观察图片，你会发现这个人的名字是Thierry Hermès。这时也许你会马上联想到Hermès、爱马仕....经过进一步检索，你发现Thierry Hermès是爱马仕的创始人；1837年他在法国巴黎创立了爱马仕，早年以制造高级马具起家。上述例子中的思考过程，正是机器学习的目标：让... 当你看到这张照片，你能得到什么信息？ 这是一张来自很久前的黑白照片，照片中的人是一个外国人。那么他是谁呢？通过观察图片，你会发现这个人的名字是Thierry Hermès。这时也许你会马上联想到Hermès、爱马仕....经过进一步检索，你发现Thierry Hermès是爱马仕的创始人；1837年他在法国巴黎创立了爱马仕，早年以制造高级马具起家。上述例子中的思考过程，正是机器学习的目标：让...
- 知识图谱（Knowledge Graph，KG）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。本文从知识图谱出发，介绍了知识图谱的基本概念、知识图谱的起源与发展趋势、知识图谱在行业中的典型应用，最后总结了目前已有的几个大型知识图谱工程。 知识图谱（Knowledge Graph，KG）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。本文从知识图谱出发，介绍了知识图谱的基本概念、知识图谱的起源与发展趋势、知识图谱在行业中的典型应用，最后总结了目前已有的几个大型知识图谱工程。
- 知识表示学习的定义知识表示学习是将知识库中的知识表示为低维稠密的实体向量，即Embedding。知识图谱是由实体和关系组成，通常采用三元组的形式表示，【head(头实体)，relation(实体的关系)，tail(尾实体)】，简写为(h，r，t)。知识表示学习任务就是学习h，r，t的分布式表示（也被叫做知识图谱的嵌入表示(embedding)）。 知识表示学习的定义知识表示学习是将知识库中的知识表示为低维稠密的实体向量，即Embedding。知识图谱是由实体和关系组成，通常采用三元组的形式表示，【head(头实体)，relation(实体的关系)，tail(尾实体)】，简写为(h，r，t)。知识表示学习任务就是学习h，r，t的分布式表示（也被叫做知识图谱的嵌入表示(embedding)）。
- 随着知识图谱的不断发展，不同平台构建的知识图谱越来越多，如何能够充分利用各式各样的异构知识图谱成为了拓展知识和节约成本的关键问题。为了解决这一问题，知识融合技术着眼于将多个知识图谱融合为一个更加全面的知识图谱，是一种提供全面知识共享的重要方法。大体而言，知识融合包含概念融合、实体对齐、属性对齐和属性值融合四个步骤。 随着知识图谱的不断发展，不同平台构建的知识图谱越来越多，如何能够充分利用各式各样的异构知识图谱成为了拓展知识和节约成本的关键问题。为了解决这一问题，知识融合技术着眼于将多个知识图谱融合为一个更加全面的知识图谱，是一种提供全面知识共享的重要方法。大体而言，知识融合包含概念融合、实体对齐、属性对齐和属性值融合四个步骤。
- 此次实践使用华为云-知识图谱服务，训练一个电影领域的自定义信息抽取模型，并进一步输入自然语言文本，从中抽取三元组，构建一个电影知识图谱。 此次实践使用华为云-知识图谱服务，训练一个电影领域的自定义信息抽取模型，并进一步输入自然语言文本，从中抽取三元组，构建一个电影知识图谱。
- 【摘要】 【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】 【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。 【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。
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