ccszbd的博客

第六讲 How do users interact with knowledge graph? Natural Language Understanding 句子理解的关键信号点： 语句的信号词 句法解析树 上下文的语义 NLP challenges 如何从少量的数据中快速学习 如何从文本中挖掘语义关系 如何将已知的实体进行更为可靠的分类 将上下文语义更好的融入单词 自适应的自我解释架构 在机器学习算法中，没有固定一成不变的数据集，因此需要设计不断适应的可解释性框架 受到人群之间沟通的启

第三讲 What are some advanced knowledge graph？ The Diffbot knowledge graph 一个自动化从网页上爬取内容，然后构建为知识图谱的公司 拥有100亿的实体，1个T的事实数据 每月新增约150M的实体 占比最高的实体类型：人，组织，地点，产品，事件，文章，讨论，图片… 在海湾地区有两个数据中心 可通过API、Dashboard、和数据整合应用该知识图谱 How the Diffbot KG is built 页面类型分类 视觉特征提取

小破站：https://www.bilibili.com/video/BV1D5411W7Ri/ Seminar Outline: What is it? How do create it? How do we reason with it? How do we use it modern AI algorithms? Where is the research? 第一讲 What is a knowledge graph? knowledge in natural language can easil

与其他面向知识的信息系统相比，知识图谱有其独特的知识表示结构，信息管理流程以及搜索算法。知识图谱的概念来自于2012年谷歌开始将知识图谱应用于他的搜索引擎，使得用户能够搜索人、地点、以及文档，而不仅仅是序列匹配 ...

这部分将会介绍有关知识图谱的相关概念以及基本的要素。包括本体关系，在本体内定义的被广泛使用词汇，以及将其他格式的数据转换为知识图谱的一些标准。 2.1 知识表示和查询语言 知识表示和推理术语AI领域，是用来以格式化的形式来表示世界上的知识，并且允许计算机能够根据相关信息完成自动推理，以达到决策支持的目的。正如在01的简介中提到的，知识图谱可以被视为是语义网在现代的一种知识推理变体。 知识图谱是一系...