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图谱实战 | 知识图谱构建的一站式平台gBuilder

gStore在OpenKG上也有介绍 (http://www.openkg.cn/tool/gstore ) 然而知识图谱构建却鲜有统一化的平台工具,但是这是知识图谱生命周期的技术难点之一。...北京大学王选计算机研究所和大数据分析与应用技术国家工程实验室(北京大学)邹磊教授团队通过两年时间,打造了知识图谱自动化构建平台gBuilder。...同现有的Schema设计方法不一样的是,gBuilder的Schema设计模块是一个轻量级的Web平台,以图的方式来表述知识图谱Schema,用户可以通过拖拽的方式在画布上设计类、类属性和关系。...gBuilder自动化构建平台结构化数据抽取基于D2RQ平台,让用户显式地、可视化地处理结构化数据抽取的所有步骤,摆脱复杂的映射语言,易于使用。...在gBuilder平台的非结构化数据抽取详细操作如下面动图所示: 最后通过gBuilder抽取的RDF三元组数据同gBuilder团队研发的gStore图数据库系统无缝衔接,再加上该团队研发的面向知识图谱自然语言问答引擎

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好的工作想法从哪里来

提出论点 好的研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。...初入团队,寻找自己的立足点,需要一个好的工作想法。每年末,抓耳挠腮做规划,想要憋出一个好的工作想法。很多同学,包括我自己,陆陆续续零零散散想到很多点,然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法,一时半会没有头绪。因此,回到最初的起点,从人的层面,我有什么?我想要有什么?...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。

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    什么是“好”的平台工程?

    平台工程的主要目的是在降低安全性和可用性风险的同时,有效地扩展开发人员的工作。开发人员平台解决了大规模开发可能带来的巨大成本和复杂性。...平台工程要取得成功,必须正确实施平台。由于组织对其平台需要定制化,因此不可能简单地购买现成的产品。...平台工程要取得成功,需要组织的全面支持。为了为内部用户构建更好的体验,需要消除孤岛。平台工程需要自己的团队才能成功;它不能仅仅被视为 IT 的延伸。...平台应帮助将正确的事情变成容易的事情,但精益平台团队及其用户(软件开发团队)之间应分担责任。 与组织对其工作流程进行全面改革时的情况一样,半途而废是不够的。...面向未来的平台工程 最终,平台工程的目标是鼓励开发人员(无论其团队或职能如何)使用平台,而不是在平台之外进行试验。

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    搭建私有云平台的优势在哪里?

    私有云的特点就是在企业内部部署,不使用第三方平台辅助。有保密性高,安全性高,个性化私有定制的特点。那么如何搭建私有云平台呢? 什么是私有云?...私有云计算相应的为企业提供了众多优势(包括自助服务、伸缩性和弹性),通过专用资源提供额外的控制和定制能力,远远优于当地管理的计算基础结构。 私有云配图4.jpg 私有云的优势体现在哪里?...私有云往往会在防火墙的后面,而不是放在某个数据中心内。所以公司员工访问基于私有云的应用程序时,网络应该非常稳定,不会受到不稳定的影响。...私有云平台和公有云这两种形式的云平台都是可扩展、灵活的计算能力集群,通常是服务器包括管理在内的相关服务。公有云容易访问,通常由亚马逊、谷歌、微软等大公司提供。...另一方面,私有云仅供特定机构使用,可由idc数据中心服务器托管,使用自己的设备和位置,或者经常由私有云的第三方提供商管理,确保更新、服务质量和安全性。 私有云配图3.jpg

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题:现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题:现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。...;第三是训练语料的开放,为了获得尽可能好的开放关系抽取模型,有必要充分利用现有各类标注数据,包括精标注、远程监督标注数据等,而且不同训练数据集的关系定义和分布也有所不同,需要同时利用好多源数据。

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。

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    【学术分享】刘知远:好的研究想法从哪里来

    而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...例如,我们提出的融合知识图谱的预训练语言模型,就是将BERT和TransE等已有算法融合起来建立的新模型 [3]。

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。...产品方面,他们开发的小微对话系统和微信对话开放平台在音箱、公众号自动客服等场景方面也有不俗的表现,但投入的人力比亚马逊Alex团队要少得多,也算是对微信“小”团队做大事风格的一种体现。

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    知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。...产品方面,他们开发的小微对话系统和微信对话开放平台在音箱、公众号自动客服等场景方面也有不俗的表现,但投入的人力比亚马逊Alex团队要少得多,也算是对微信“小”团队做大事风格的一种体现。

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    Spring的“一站式解决方案”体现在哪里?

    Spring框架的一站式体现在它提供了全方位的企业级应用开发解决方案。以下是一些体现这一特点的主要方面: 依赖注入(DI): Spring 框架通过依赖注入实现了松耦合的组件之间的协作。...这样,应用程序的核心业务逻辑能够更集中地关注主要业务功能。 数据访问抽象: Spring 提供了对不同数据访问技术的抽象,包括 JDBC、ORM 框架(如Hibernate)和 JPA。...这使得开发者能够更容易地切换和集成不同的数据访问方式。 事务管理: Spring 框架支持声明式事务管理,使开发者能够通过注解或 XML 配置来管理事务。这简化了事务处理的实现。...模块化开发: Spring 采用模块化的设计,拥有一系列可以按需集成的模块,如 Spring MVC 用于 Web 开发、Spring Security 用于安全管理等。...总的来说,Spring 框架通过提供一站式的解决方案,使得企业级应用开发更加简化和灵活。

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    【NLP】知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

    因此,融入知识来进行知识指导的自然语言处理,是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。如下图所示,每个节点代表现实世界中的某个实体,它们的连边上标记实体间的关系。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为,对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例,样例都是相对简单的短句,而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。这样的话,文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合,将任务转换为关系分类问题。

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    一站式的开源持续测试平台---MeterSphere

    没有专门的人去管理这些文档,时间长了就丢失了 测试用例和测试脚本很凌乱,基本都是测试个人保管 以前的公司,包括现在的公司都自研过自己的测试平台,但是都不尽人意,直到看到MeterSphere让人眼前一亮...MeterSphere 是一站式的开源企业级持续测试平台,涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能,兼容JMeter 等开源标准,有效助力开发和测试团队充分利用云弹性进行高度可扩展的自动化测试,...通过浏览器插件快速录制 测试报告 自动生成测试报告 多次测试结果对比 查看请求及响应详情 测试报告内容导出 性能测试 [image.png] 测试脚本 完全兼容 JMeter 脚本 在线调整压力参数 分布式、多平台测试资源池..., 可映射为一个公司下的不同部门 组织级角色: 角色的权限范围限定在某个组织当中, 常见的角色如组织管理员, 可管理整个组织内的成员、工作空间及成员等 工作空间: MeterSphere 中的二级租户...由于本人在所有团队中基本都处于攻坚和探路的角色,搞过的东西多,遇到的坑多,解决的问题也很多,欢迎大家加公众号进群一起交流学习。

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    微服务的优势在哪里,为什么别人都在说微服务好

    我六月底参加深圳的一个线下技术活动,某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版,说:“我说话的这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统的单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型的,有的模块则是对内存需求更大的,这些模块的代码写在一起,部署的时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大的机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目,现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得,这是最大的挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。

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    直播卖货平台开发的突破点在哪里?

    很多软件开发商非常看重这块市场,着手为个体商家或者小企业打造直播卖货系统,不过,市场竞争是激烈的,在开发模式逐渐雷同化的今天,直播卖货平台开发的突破点在哪里?...所以综合考虑,在未来的直播卖货平台开发过程中,务必要达到商城商铺一体化,即商城商铺都是一手搭建,配套开发,虽然这样成本有些高,但毕竟是共用一个后台,对于个体商家来讲,这样做可大幅度减少在商品管理上的时间...,而且商城也顺带加入了更多的营销点,再者,对于平台运营来讲,在后续升级过程中会更加方便。...二、在线商城功能要完善 若在直播带货平台开发过程中,一点确定了商城商铺一体化的模式,那么可就要对它的核心功能深入探究一番了,一个在线商城的基本功能大体包含:商品分类,广告位,购物车,商品管理(用于展示商品属性...除以上外,在直播卖货平台开发过程中,还要注意为平台预留出较多的开发接口,用于和其它第三方应用进行对接。 以上,就是在直播带货平台开发过程中,需要注意的突破点。

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    买域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?

    对于想要在网络上建设网站的用户而言,首先需要为网站购买一个合法的域名,不过很多人对于购买域名并没有实际的经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好?域名供应商的选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址,只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站,并且域名和网址并不是相等的关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名的域名供应商在网络上是非常多的,那么买域名哪里好?域名供应商如何来选择呢?...其实有心的用户会发现,网络上的域名供应商虽然多,但不少域名供应商的都只是代理的性质,所提供的域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好?如何挑选域名供应商?

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    清华教授刘知远:AI领域好的研究想法从哪里来?

    而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践的计算机学科而言,想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢?我理解这个”好“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索,是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...例如,我们提出的融合知识图谱的预训练语言模型,就是将BERT和TransE等已有算法融合起来建立的新模型 [3]。

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    哪里有服务好的应用性能监控 监控告警的途径有哪些?

    否则在各种同类软件不断刷新的当今,一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢?...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题,现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控,一般可信度和质量是比较高的,它们拥有的研发平台是高科技的技术团队,对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题,性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中,如果发现了问题,它的报警渠道都有哪些呢?...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容,随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现,用户们按需选择就可以了。

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    一站式持续测试平台,打造你的DevOps流程

    大家好,我是爱写代码的开源大叔。 测试经常是大家忽略的环节,但是优秀的测试结果是一个项目质量的重要保障,所以打造一个能够持续测试的平台尤为重要。...今天大叔给大家介绍的是一个一站式开源持续测试平台:MeterSphere,希望能够帮助同学们提高工程质量,打造属于自己的 DevOps 流程!...介绍 MeterSphere 是一站式开源持续测试平台,功能非常齐全,包含测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能。...对于开发者来说,时间少任务重是常态,不断的手动测试需要投入大量的人力,同时也会将开发从最核心的业务产出脱离出来,做一些事务性的工作。...UI展示 总结 MeterSphere 是一款优秀的持续测试的开源平台,在这个越来越讲究质量与用户体验的市场环境下,想必这个平台能够帮助您打造更优秀的产品,感兴趣的小伙伴赶快来试试吧!!

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