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知识图谱:方法、实践与应用豆瓣评分:6.6 简介:知识图谱是较为典型的多学科交叉领域,涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。《知识图谱:方法、实践与应用》系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图
王昊奋 漆桂林等创作的计算机网络小说《知识图谱:方法、实践与应用》,已更新章,最新章节:undefined。知识图谱是较为典型的多学科交叉领域,涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图
知识图谱是较为典型的多学科交叉领域,涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外,本书还尝试将学术前沿和实战结合,让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展...
中文知识图谱zhishi.me创始人、OpenKG发起人之一、CCF理事、CCF术语审定工委主任、CCF TF执委、中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长、上海交通大学校友会AI分会秘书长。在知识图谱、问答系统和聊天机器人等诸多领域有丰富的研发经验。 漆桂林 东南大学计算机学院教授、东南大学认知智能研究所所长、南京柯基数据科技...
知识图谱学习笔记一:概述 我亦是行人 两三年后我一定能得偿所愿 最近接触了一些本体和知识图谱相关的东西,不过总是东一榔头西一榔头,所以打算找一本相关的专业书籍,系统了解一下有关内容,并作一点笔记(其实就是为了激励自己看书,不然等到猴年马月我都看不完)。 本文主要来源…阅读全文 赞同3 2...
知识图谱方法论涉及知识表示、知识获取、知识处理和知识利用多个方面。一般流程为: 首先确定知识表示模型,然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识 接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升, 最后根据场景需求设计不同的知知识访问与呈现方法,如语义搜索、问答交互、图谱可视化分...
评分详细 商品评价: 4.7 高 物流履约: 4.6 高 售后服务: 4.7 高 手机下单 进店逛逛|关注店铺 关注 企业购更优惠 知识图谱四部曲:知识图谱方法、实践与应用+概念与技术+知识图谱导论+知识图谱与深度学习 肖仰华 等著 京东价 ￥降价通知 累计评价 0
cnSchema主要解决如下三个问题:①Bots是搜索引擎后新兴的人机接口,对话中的信息粒度缩小到短文本、实体和关系,要求文本与结构化数据的结合,要求更丰富的上下文处理机制等,这都需要Schema的支持;②知识图谱Schema缺乏对中文的支持;③知识图谱的构建成本高,容易重新发明轮子,需要用合理的方法实现成本分摊。 OpenBase.AI是...