知识图谱的表示研究问题(Knowledge Graph Embedding, KGE)是当前的一个研究热点。 多模态数据知识融合应该是领域性机器智能走向通用知识智能的一个重要探索阶段。一是,由于多模态数据自身特点,结构化是非常重要的,结构化后可以极大丰富知识图谱的知识构成,更具丰富的表达。二是,CV、NLP组件化后的若能打通两者并协同工作...
2. Extracted KBs:主要是以Open Information Extraction (Open IE), Never-Ending Language Learning (NELL)为代表,他们直接从上亿个网页中抽取实体关系三元组。与freebase相比,这样得到的实体知识更具有多样性,而它们的实体关系和实体更多的则是自然语言的形式,如“姚明出生于上海。” 可以被表示为(“Yao Ming”, ...
此后各大公司也纷纷推出了自己的知识图谱,微软在2013年发布了自己的Probase和Satori,其包含的概念总量达到千万级,是当前包含概念数量最多的知识图谱,库苹果公司发布了Wolfram Alpha,FaceBook基于社交数据发布了Facebook KB以及Graph Search,IBM也开发了Watson KB为问答系统提供支持。国内百度发布了自己的“知心”产品,其通...
Deep learning for Knowledge-Graph探索认知智能系列---趋势:1. 数据融合知识;2. All in LLM。包括知识获取、知识库构建、基于知识库的问答系统系列技术研究与应用。涉及到NLP领域的前沿技术和论文。资源外链NLP-Progress Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the ...
一个有向标记图(Directed labeled graph)是一个四元组 G = (N,E,L,F),其中,N是顶点的一个集合,E⊆NxN 是边的一个集合,L是标记的一个集合,及 f:E→L 是从边到标记的一个赋值函数。标记B到边E=(A,C)的一个赋值可以视为一个三元组(A,B,C),如下图所示: ...
知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity)、 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如 知识图谱和人工智能: ...
一.什么是知识图谱 知识(Knowledge)可以理解为 精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity)、 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semanti
为训练该模型,本文采用cpu-gpu混合训练策略结合负采样机制减少训练时间;最终本文提出的方法在知识图谱补全和若干NLP任务上均带来了增益。 5、Exploiting Structured Knowledge in Text via Graph-Guided Representation Learning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2004.14224.pdf ...
为训练该模型,本文采用cpu-gpu混合训练策略结合负采样机制减少训练时间;最终本文提出的方法在知识图谱补全和若干NLP任务上均带来了增益。 5、Exploiting Structured Knowledge in Text via Graph-Guided Representation Learning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2004.14224.pdf ...
(head entity, relation, tail entity) which means h and t have a relationship r. Entities and the relation in a triple are denoted as nodes and an edge of the graph, respectively. In recent years, Natural Language Processing (NLP) has benefited from utilizing KGs in various applications ...