1、知识获取 知识图谱的构建依赖于大量的知识,而大部分的信息都是非机构化的,利用深度学习技术是解决知识获取的重要手段。 2、表示学习与图谱推理 尽管现在大规模知识图谱层出不穷,但依然面临严重的知识不全的问题,补全知识图谱的一种方式是从已有的知识中推理出新的知识,补全缺失的连接,知识图谱表示学习可被用来...
基于图神经网络与自然语言处理结合!华东理工博士带你研究多跳阅读、实体识别、关系抽取以及文本分类等方向知识!人工智能/深度学习/NLP/知识图谱共计15条视频,包括:1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法、2-数据集与邻接矩阵格式、3-模型定义与训练方法等,UP主更多
自然语言处理是一种涵盖语音识别,文本分类,机器翻译等领域的计算机技术,可以帮助人们处理海量的语言数据,提高效率和准确性.本文针对自然语言处理领域中实体关系抽取与知识图谱问答两个方向进行了一系列的研究.实体关系抽取的目的是从非结构化的文本中获取实体之间的关系.嵌入机制对实体关系抽取模型的性能有很大影响,嵌入向量...
作为NLPer,应该都清楚信息抽取是NLP中的一项重要任务,而其中命名实体识别(NER)同时是众多NLP任务的基础,无论是机器翻译,知识图谱还是对话系统。而且在非结构化的数据上进行NER也是目前的热门研究领域之一。 然而很多想要深入学习NER技术的童鞋却感到拔剑四顾心茫然,尤其是对于刚刚踏入或者准备踏入NLP领域的研究生们来说,...
基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架,包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块,已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。框架功能丰富,开箱可用,极易上手!基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中,没有细致调参,且有不少...
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