自然语言处理工程师 工作事项:负责设计和实施先进的知识图谱解决方案,以支持公司的智能对话系统和其他人工智能应用。与跨学科团队合作,利用您的专业知识来构建和优化知识图谱,确保系统能够提供准确、高效的信息检索和推荐服务。 岗位职责:设计和构建知识图谱架构,包括实体识别、关系抽取和图谱存储。 负责知识图谱的数据采集...
跨语言知识图谱:构建能够支持多语言的知识图谱,实现更广泛的知识共享。 多模态知识图谱:将文本、图像、声音等多模态信息整合到知识图谱中,实现更全面的知识表示。 持续学习知识图谱:实现知识图谱的动态更新和持续学习,使其能够反映不断变化的世界。 4.2 面临的挑战 知识图谱质量:构建高质量的知识图谱需要大量的人工标注...
也借鉴一个理解,机器接受用户自然语言形式的输入,并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作,以模拟人类对自然语言的理解,并返回用户所期望的结果。 从上述描述中可以看到相近的几个词汇:“语义网络”、“自然语言”、“自然客观世界”。所以NLP和知识图谱是为了解决同一个目的: 让机器和人类有相同的思考...
本文介绍知识图谱的发展历史和基本原理,对于知识图谱的三元组(头实体,关系,尾实体)进行了形式化的描述,分析了知识图谱在自然语言处理研究中的重要作用,并分别介绍了Wikipedia、DBpedia、TAGO、Freebase、Wikidata、NELL、Knowledge Vault等大规模的知识图谱以及...
知识图谱是一种描述实体之间关系的图形化知识表示形式,是将数据结构化的一种重要方法,自然语言处理则是指通过计算机来对自然语言进行理解和处理的技术。本文将从知识图谱和自然语言处理两个方面来探讨它们对人工智能研究的重要性和应用前景。 一、知识图谱 知识图谱包括实体、属性和关系,其中实体是指具有现实意义的事物,...
自然语言处理 岗位职责: 1.负责中文场景下的知识库构建、知识推理、搜索召回等NLP相关产品和模块开发、效果评估以及持续优化迭代; 2.括但不限于文本分类、聚类、信息抽取、实体抽取、实体关系抽取、实体链接融合等相关模型的研究与落地; 岗位要求: 1. 至少2年及以上图谱相关的NLP项目开发经验; ...
6.知识图谱与自然语言处理 6.1 自然语言生成 自然语言生成是指在特定的交互目标下,根据给定的输入信息生成人类可读的自然语言文本的自动化过程。近几年来,本领域的技术取得了重大的突破和进步,在媒体、娱乐、教育、电商等多个行业中均展现出巨大的应用潜力。目前,自然语言生成已经成为自然语言处理乃至人工智能领域的热门...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的数据库,用于存储实体(如人、地点、组织等)及其关系的信息。知识图谱的构建是自然语言处理的一个重要应用,可以帮助计算机理解人类...
逻辑结构上可以把知识图谱分为两层: 一个是模式层也叫做 schema 层或者本体层, 另一个是数据层。 模式层位于数据层之上。 数据层其实就是存储所有的三元组信息的知识库, 而模式层才是知识图谱的核心, 它是对数据层知识结构的一种提炼, 通常需要借助本体库来存储, 通过在模式层上建立一些约束和规则, 规范实体...
金融行业因其与数据的高度相关性,成为人工智能最先应用的行业之一,而自然语言处理(NLP)与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分,正在快速进入金融领域,并日益成为智能金融的基石。 一般的金融科技公司只会集中在其中的某些业务方向,只要能深入掌握两到三种能力,就能具有相当的竞争力。在这些业务场景中,自然...