由于知识图谱中的知识来源广泛,存在知识质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确等问题,所以必须要进行知识的融合。知识融合是高层次的知识组织,使来自不同知识源的知识在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤,达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的融合,形成高...
1、提供更加智能的数据服务: 知识图谱可以为金融问答系统、智能客服系统以及金融智能搜索等业务提供相应的支持,提升金融信息的检索效率,帮助构建知识型的智能金融客服,更加满足金融业务的实际需求。 2、帮助解决金融NLP所遇到的技术问题: 例如实体语义消歧、文本语义理解、文本结构化等。 3、促进知识驱动的金融决策分析领域...
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...
该过程分为两步:知识查询(K-Query)和知识注入(K-Inject) 图3 例如,当一个句子“Tim Cook is currently visiting Beijing now”输入时,首先会经过一个知识层(Knowledge Layer),知识层将知识图谱中关联到的三元组信息(Apple-CEO-Tim Cook、Beijing-capital-China 等)注入到句子中,形成一个富有背景知识的句树(Sen...
知识图谱嵌入方法主要包括两大类: 方法类型 描述 矩阵分解类方法 基于传统矩阵分解思想,将知识图谱的三元组表示为多个矩阵,并通过分解获得低维向量表示。 神经网络方法 结合深度学习技术,通过神经网络自动学习知识图谱中实体和关系的向量表示。 神经网络方法通过其强大的表达能力,能够捕捉更复杂的语义信息,因此逐渐取代...
随着人工智能技术的迅速发展,知识图谱和深度学习已成为两个非常重要的研究方向。知识图谱是一种语义网络,它以图形化的方式表达现实世界中的实体、概念及其之间的关系,从而更好地理解知识的本质。深度学习则是机器学习的一个分支,它通过建立多层神经网络来模拟人脑的学习方式,从而实现对复杂数据的处理和分析。当这两个...
知识抽取(Information Extraction): 数据采集后需要进行相应的数据操作,在知识图谱中的数据操作的关键部分是知识抽取,知识抽取主要包括三个步骤:命名实体识别(NER)、实体关系抽取(RC)和属性抽取。 命名实体识别(NER):命名实体识别是对半结构化数据和非机构化数据进行信息抽取的第一步,往往实体是信息的主要载体。
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统,是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统,如何有效用于机器学习算法,面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来,以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。
大会除了「推荐系统」专场之外，还有机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、5G 驱动 AIoT、AI开源、AI+DevOps、AI+小程序等技术论坛。科技饕餮盛宴，想你所想，供你所需！2019 年 9.6~9.7（周五~周六），AI ProCon 2019将在北京富力万丽酒店如约举行。目前，大会已邀请到阿里、华为、Google Brain、...
知识抽取实战 包括实体识别、关系抽取与分类等 3 neo4j安装及使用 包括neo4j的原理介绍、neo4j的环境配置及安装、neo4j的数据导入、neo4j cypher的使用以及基于python的neo4j数据查询等。 4 基于知识图谱的对话系统项目实战 基于拥有20万+高质量实体,36万+高质量的实体间关系的图谱,搭建一个基于该图谱的娱乐、信息类的...