BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 CCKS 2022 通用信息抽取 -- 基于UIE的基线系统 信息抽取任务旨在根据特定的抽取需求(Schema,S)从非结构化文本(Text,X)中自动抽取结构化信息(Structure,Y)。 其中,特定的抽取需求是指抽取任务中的抽取框架,主要由抽取类别(...
由军事科学院系统工程研究院组织、依托中国知识图谱与语义计算大会和红山开源平台联合开展的“CCKS2022”外军无人系统知识图谱构建评测任务大赛现已正式开启报名。 1赛事简介 当前,外军无人系统知识图谱构建工作,缺乏权威、精准、系统的数据支持...
CCKS2021技术评测任务书面向军用无人机系统的垂直领域知识图谱构建技术评测任务 星级: 6页 海关大数据知识图谱构建技术及应用_赵碧君 星级: 5页 网络舆情事件知识图谱构建技术及应用研究 星级: 96 页 医疗知识图谱的构建及应用 星级: 28 页 煤矿装备维护知识图谱构建及应用 星级: 5页 ...
在CCKS2022 通用信息抽取竞赛(业界首个通用的信息抽取评测)中,共有 1049 人报名,共计 152 支队伍参加,达摩院 NLP 应用算法团队在 A 榜和 B 榜中都取得了第一名,获得冠军和创新奖,下面本文将为大家分享 CCKS2022 冠军方案。(Godzilla这个队伍名我用了好几次,姆爷这首歌真顶!!!) CCKS2022 通用信息抽取竞赛获...
前段时间在阿里云天池看到了CCKS 2022的一个多模态知识图谱相关的竞赛:CCKS2022 面向数字商务的知识图谱评测任务三:多模态商品知识图谱链接预测。 官方很友好地提供了Baseline的代码-https://github.com/OpenBGBenchmark/OpenBG-IMG,亲测了下可以跑起来得到不错的结果,总结下近期的一些收获。
CCKS2022通用信息抽取竞赛进行中 将多种不同的信息抽取任务用统一的通用框架进行描述,着重考察相关技术方法在面对新的、未知的信息抽取任务与范式时的适应与迁移能力。标签:信息抽取比赛时间:2022/03/30 - 2022/07/31举办方:立即报名 奖池:￥70,000 报名人数: 701 比赛介绍 赛题说明 提交结果 我的团队 排行榜 ...
CCKS技术评测旨在为研究人员提供测试知识图谱与语义计算技术、算法、及系统的平台和资源,促进国内知识图谱领域的技术发展,以及学术成果与产业需求的融合和对接。 CCKS2022技术测评共设立五个评测主题,共15个评测任务,北京大学王选计算机研究所数据...
CCKS2022 -《知识图谱发展报告(2022)》 当前人工智能正在经历从感知智能到认知智能的重要发展阶段。认知是人们获取和应用知识的过程,因此,作为人类对客观世界认知的一种表现形式,知识图谱是认知智能研究不可或缺的组成部分。 知识图谱可以帮助机器积累人在解决问题中使用的知识,可以帮助组织互联网资源,进而用知识赋能行业...
具体方法可以参照CCKS2022后续开放的评测论文“Compound property prediction based on multiple different molecular features and ensemble learning”(网址:www.sigkg.cn/ccks2022)。 分子表征生成示意图 药效团指纹(Gobbi)的融入可以提高最终的评测指标,但药效团指纹是高维稀疏向量,主要由0或1构成。对于这类维度过高的...
CCKS 2022技术评测任务书 跨语言知识图谱问答 一、任务描述 随着近年来越来越多的非英语使用者参与到知识图谱的建立和维护,在线知识的分布已 经由富资源语言(英语)一家独大转变为多语言资源相互补充。然而,当前多语言知识图谱问 答模型主要关注于自然语言问题解析,而忽略了对跨语言知识的联合应用。 以百科知识问答为...