<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[liyingting123的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; liyingting123]]></copyright><item><title><![CDATA[第三讲 知识抽取与挖掘I]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/89285433</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/89285433</guid><author>liyingting123</author><pubDate>Sat, 13 Apr 2019 17:08:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录一、面向非结构化数据的知识抽取知识抽取任务定义和相关比赛实体抽取关系抽取事件抽取二、面向结构化数据的知识抽取三、面向半结构化数据的知识抽取WEB网页数据抽取手工抽取包装器简介及描述方式自动抽取小结WEB TABLE 抽取简介四、实践展示：基于百科数据的知识抽取Knowledge CollectionKnowledge Fusion
一、面向非结构化数据的知识抽取
知识抽取任务定义和相关比赛...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第二课：知识表示与知识建模]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/89085796</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/89085796</guid><author>liyingting123</author><pubDate>Mon, 08 Apr 2019 12:31:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.早期知识表示简介

早期知识表示方法
一阶谓词逻辑
产生式规则
框架
语义网络
逻辑程序
缺省逻辑
模态逻辑

2.基于语义网的知识表示框架




RDF简介
Resource Description Framework(资源描述框架)
RDF是一个三元组模型（subject（主），predicate(谓)，object（宾））

RDF是数据模型，不是序列化格式。


带标注RDF
标注可...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第一课 知识图谱概论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/88977605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/88977605</guid><author>liyingting123</author><pubDate>Tue, 02 Apr 2019 17:58:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题KG的本质三、知识图谱技术概览知识抽取知识存储知识问答知识推理知识融合知识众包四、典型案例简介
KG的本质
web视角：文本之间的超链接，建立数据之间的语义链接，并支持语义搜索
NLP视角：怎样从文本中抽取语义和结构化数据
KR视角：怎样利用计算机符号来表示和处理知识
AI视角：怎样利用知识库来辅助理解人的语言
DB视角：用图的方式去存储知识
知识库：
中文知识库：zhishi...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Tensorflow部分函数功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/79675628</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/79675628</guid><author>liyingting123</author><pubDate>Sun, 25 Mar 2018 14:52:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习TensorFlow用到的一些函数，会继续补充1.tf.random_shuffle()    tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None)    表示沿着value的第一维进行随机重新排列（在二维矩阵中应该就是沿着行随机重新排列）2.tf.transpose()     tf.transpose(a, perm=None, name='transp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TensorFlow 错误ValueError: x and y must be the same size]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/79007038</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/liyingting123/article/details/79007038</guid><author>liyingting123</author><pubDate>Mon, 08 Jan 2018 20:45:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习TensorFlow的过程中，调用matplotlib库画图，结果出现了ValueError: x and y must be the same size错误
源代码显示如下：
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=[float(1) for x in range(]]></description><category></category></item></channel></rss>