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...
自然语言处理的重要资源:“知识图谱” 作者单位: 冯志伟,黑龙江大学俄罗斯语言文学与文化研究中心/杭州师范大学 摘要: 早在1972年的文献中就出现了“知识图谱”这个术语,2012年5月,谷歌公司明确地提出了知识图谱的概念并构建了一个大规模的知识图谱,开知识...
用户可以使用更自然的语言进行搜索,系统能够理解查询的语义,并返回相关的知识图谱信息。 4. 未来发展方向与挑战 4.1 发展方向 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...
知识图谱工程师 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...
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; ...
所以词法分析是自然语言处理的第一个环节,把词法分析细分步骤即为:分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。 其中命名实体和词义消歧是知识图谱构建的关键流程,而分词是词法分析最基本的任务。关于分词的算法当前已经比较成熟了,准确率基本可以达到90%以上了,而剩下不到10%却是技术落地应用的巨大鸿沟。出现这样的情况...
知识图谱多用于搜索引擎的后端数据库的构建,而搜索引擎则是自然语言处理中的融会贯通各个功能模块的应用。 我原来是知乎第一美妆博主～ 知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。 知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络...
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,自然语...
再从不同的视角去理解知识图谱的概念。 在Web视角下,知识图谱如同简单文本之间的超链接一样,通过建立数据之间的语义链接,支持语义搜索。在自然语言处理视角下,知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。在知识表示视角下,知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。在人工智能视角下,知识图谱是利用知识库来辅助...