知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌在2012年提出的，其旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。随着知识图谱技术不断发展，现在已不仅仅局限于语义搜索相关应用，还成为了解决抽象知识与底层数据之间语义鸿沟问题的主要方法。
AI科技评论今天介绍一篇发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文《LearnDA: Learnable Knowledge-Guided Data Augmentation for Event Causality Identification》。
IT运维服务管理中的知识主要包括IT服务相关的管理制度、流程，软件开发文档、网络拓扑图等技术资料，针对不同问题和事件的解决方案，IT运维过程中产生的测试方案、技术方案、变更申请等。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十三章《基于知识图谱的搜索与推荐》的14条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回
在自然语言处理和计算机视觉领域，已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的，并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏，容易产生解释的二义性，同时还容易引入标注者偏差，使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
安全知识图谱作为安全领域的专用知识图谱，是实现网络安全认知智能的关键，亦是应对网络空间高级、持续、复杂威胁与风险不可或缺的技术基础。绿盟科技于近日推出安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》，旨在对安全知识图谱概念内涵、核心框架、关键技术和应用实践进行全面总结与介绍，期望为读者带来全新的技术思考，助力网络安全智能化迈入认知智能阶段。
人工智能正逐步从感知智能迈向认知智能，其终极目标是让机器具备类似人类的思维逻辑和认识能力，特别是理解、归纳和应用知识的能力，而知识图谱在这里面起到了非常关键的作用。 所以，本期和大家分享5本知识图谱经典畅销著作和一场线上交流活动，希望能够帮助大家更加系统深入地了解这个领域，将其炉火纯青地运用到实践中！ 知 识 图 谱 认真读一本书 1 book 《知识图谱：概念与技术》 简介：本书是一本系统介绍知识图谱概念、技术与实践的书籍。全书共5篇，由16 章构成，力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。“基
NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。相比而言，直接从数据库、知识图谱、搜索引擎等引入外部知识进行知识增强，是一种更直接、节省资源的方法。知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。
知识图谱（图网络）在推荐系统中的重要性不言而喻，但并非所有关系都与目标推荐任务相关。为解决这一问题，本文介绍了名为DiffKG的新的知识图谱扩散模型，结合了生成扩散模型与数据增强范式，实现了鲁棒的知识图谱表示学习。
知识库可以是一种强大的多功能工具，可以增强您的内部流程并帮助引导您的客户走向成功。但是并非所有的知识库本质上都如此有用和有价值。在许多情况下，设计不当或管理不善的知识库可能弊大于利。如果它不能让利益相关者快速有效地获得他们需要的信息，那么知识库可能会给组织及其客户带来同样多的瓶颈。
该知识库主要由自己平时学习实践总结、网上优秀文章资料收集（这一部分会标注来源）和社区小伙伴提供三部分组成。
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，但因新冠肺炎疫情改为线上会议。ACL 2020共收到3429个投稿，是计算语言学领域首个投稿量超过3000的会议。4月3日，ACL 2020 正式公布录用论文。
【引子】 关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。
智能的真正标志不是知识，而是想象力。 作者 | Gadi Singer 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 什么知识让我们变得聪明？我们用来理解世界、解释新体验和做出深思熟虑的选择的认知结构是什么？定义一个阐明给人类或人工智能更深入理解和更高认知的知识的框架，将有助于我们对此话题进行结构化的讨论。 近日，英特尔实验室副总裁兼紧急人工智能研究主任Gadi Singer介绍了这种赋予人工智能更高认知的知识构建（knowledge constructs）的数个维度，并指出一条通往更高智能机器的道路。 图为英特尔实
本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的题为《知识表示学习及其应用》的演讲。
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：
大家好，这里是NewBeeNLP。新闻阅读是人们日常生活中必不可少的活动，随着新闻逐渐从纸质端转变到电子端，大家可以从各种社交平台上进行新闻的阅读。同时，我们身处信息爆炸的时代，一天可能就有上万篇的新闻文章产生，这对于用户来说，会造成非常严重的信息过载的问题。
---- 新智元报道 作者：专知 【新智元导读】本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 来自“ 知识图谱标准化” 本文件给出了知识图谱的技术框架中知识图谱供应方、知识图谱集成方、知识图谱用户、知识图 谱生态合作伙伴的主要活动、任务组成和质量一般性能等。本文件适用于知识图谱及其应用系统的构建、应用、实施与维护。 本文件给出了知识图谱的技术
由于曾经的信竟选手们退役而转回高考，且类似的学习方式导致大部分工作被重复，我决定发起高考互助组项目，进行信息共享、团队协作，以获得更高的学习效率。
该任务不仅需要全面了解分散在整个场景中的每个对象，还需要深入研究它们在时序上的运动和交互。
不论是传统语言模型还是现在飞速发展大语言模型，当面对快速更新迭代的背景知识时都存在一定的局限性。知识图谱（KG）作为大模型的信息补充，可以帮助其更好地理解语言提升模型性能。今天给大家分享的这篇文章，「从知识图谱检索机制出发，分析传统知识图谱检索的局限性，提出了直接事实检索(DiFaR)框架」，实验结果表明，该方法大大优于传统知识图谱KG的pipeline检索方法。
首先让我们看一看刚入软件公司会出现的情况： 1． 你可能会常常发现，写了一段代码后，编译程序时是一大堆的出错 （原因：语法不熟）
Spring作为Java三大框架之一，从开始的Spring Framework，然后Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud......发展到现在，它已经成为了一套完整的体系了。 不用怀疑，Spring 框架目前已经成为Java开发行业的标准。VMWare的《2020Spring状态报告》中86%的受访者使用过spring，足可以说明这一点。因而，不论是传统企业还是互联网公司，在JD上肯定会看重使用Spring框架进行开发的能力： · 上下滑动查看 虽然，作为开发者并不需
第四章 项目整合管理 ---- 项目管理知识领域 知识领域指按知识内容来定义的项目管理领域，并用其所含过程、实践、输入、输出、工具和技术进行描述。本指南确定了大多数情况下大部分项目通常使用的十个知识领域 项目整合管理 项目范围管理 项目进度管理 项目成本管理 项目质量管理 项目资源管理 项目沟通管理 项目风险管理 项目采购管理 项目相关方管理 ---- 项目整合管理 项目整合管理包括对隶属于管理过程组的各种过程和项目管理活动进行识别、定义、组合、统一和协调的各个过程。在项目管理中，整合兼具统一、合并、沟通和
关于知识图谱在现在的RAG中能发挥出什么样的作用，之前看了360 刘焕勇的一个分享，简单的提了使用知识图谱增强大模型的问答效果的几个方面：
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的知识图谱构建系统，包含了知识图谱模块、知识点模块、学生测评模块、学生成绩模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，知识图谱构建系统基于角色的访问控制，给教师、学生使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
人工智能和认知神经科学都在尝试打开 “智能”的黑箱，两者应相互对话、相互帮助，才能共同快速发展。一方面，脑科学能帮助人工智能专家构思出更好的网络结构、更好的算法，从而推动人工智能的发展；另一方面，我们也经常发现，AI专家发明出的人工智能算法，经常和生物体处理信息的方式极为类似。
本文将对 ACL2019论文《Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded Conversations》进行解读，这篇论文提出了一个两步解码器（推敲解码器）可以在给定文档的内容时生成上下文连贯、正确利用知识的回复。
❝ 记录从单纯的测试或者技术小白如何一步步进阶成为一名合格的测试开发工程师 ❞ Tips 文中如果有不当的地方欢迎大家指正 有同学对某些点感兴趣的或者有想了解某些领域相关知识的欢迎留言和投稿 以下为大家介绍在每一个阶段需要掌握的基础知识以及对应的实践文档 1 测试方法与理论 名称 相关知识点 1.1 软件开发生命周期 SCRUM/XP、持续集成/持续交付/DevOps 1.2 测试流程体系 传统测试流程、测试左移、测试右移 1.3 测试技术体系 分层测试体系、单元测试、UI 测试、接口测
文章提出了一种新的知识感知对话生成模型TransDG，该模型将知识库问答任务中的问题表示和知识匹配能力转化为会话生成中的话语理解和客观知识选择。此外，本文还提出了一个响应引导注意机制和一个多步骤解码策略，以引导我们的模型关注反应生成的相关特征。在两个基准数据集上的实验表明，该模型在生成信息丰富、流畅的对话方面具有明显的优势。
微软正为旗下核心服务 Microsoft 365 引入知识图谱功能：通过 AI 算法对数据的整合，很快我们就可以在日常工作中享受人工智能技术带来的各种便利了。
我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以帮你在后面长时间的过程中解决这些问题。它可以指引你如何变得更有技能，同时对相关知识有深层次的了解。至少，我曾经就是用这样的方式完成了很多的工作。 我认为学习数据挖掘是很有用的，正如它以从数据中进行发现的过程的形式展现出来的那样。在这篇文章中，你会从相关的教材和论文中探索一些关于“数据挖掘”的官方定义。就像数据挖掘是一个过程那样，数据挖掘的定义
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
目前，我们正处在一个以大数据与人工智能技术为核心的新的工业革命时代，其主要特征是大量各种可利用的数据可以视为一种特殊的生产资料，经过高效的智能数据分析与挖掘以及机器学习等人工智能技术处理后，这些数据可以产生巨大价值，创造智能。
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
除了以实体为中心的知识(通常以知识图谱(knowledge Graph, KG)的形式组织起来)，事件也是世界上必不可少的一种知识，它引发了以事件为中心的知识表示形式(Event KG, EKG)的兴起。它在许多机器学习和人工智能应用中发挥着越来越重要的作用，如智能搜索、问题回答、推荐和文本生成。
Python标准库是Python强大的动力所在，我们已经在前文中有所介绍。由于标准库所涉及的应用很广，所以需要学习一定的背景知识。 硬件原理 这一部份需要了解内存，CPU，磁盘存储以及IO的功能和性能，了解计算机工作的流程，了解指令的概念。这些内容基础而重要。 Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap)，所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能。 操作系统 在了解操作系统时，下面是重点： 1) 操作系统的进程管理，比如什么是UID, PID, daemon 2) 进程之间的信号通信，
大家好，先简单的自我介绍一下，我是本科和研究生都学习建筑设计相关的专业，毕业后一年在多方考虑之下决定转码成为一名程序员，今天要分享的内容主要是一些“外行人”从零开始学习相关知识和刷题的心得。由于篇幅有限，这次主要想说下系统性的分类学习以及如何通过反复训练来提高学习效率。
检索增强生成（RAG）应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中，擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库，该数据库旨在存储数据，以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
一直以来，把 Python 学习当做业余时间的爱好与技能培养，整个学习过程也是断断续续、不成章法，直到最近打算把爱好拓展成之后发展方向，才开始回顾整理自己的学习过程，并有针对性地进行补强。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 昨天我们介绍了《知识图谱的概念以及构建技术-知识提取、知识表示、知识融合》，今天介绍知识图谱的知识推理和典型应用。 知识图谱构建的关键技术 1
2012年Google发布知识图谱以来，知识图谱技术飞速发展，其理论体系日趋完善，其应用效果日益明显。在知识图谱技术的引领下，知识工程新的历史篇章——大数据知识工程已初具轮廓；在知识图谱技术的推动下，各行各业的智能化升级与转型的宏伟画卷正逐步展开。
庞大的知识体系初期也只是一个个小想法小观点的记录，随着想法和观点的增 多，它们之间的链接也会增多，自然而然的就开形成了一个体系。生物生长大自然的规律就是这样
Salesforce Knowledge是一个动态的知识信息库，一个用户可以快速的找到并浏览相关的内容的知识库
预训练上下文化语言模型（例如 BERT）的成功激发了研究人员探索此类模型中的语言知识，以解释下游任务的巨大改进。尽管先前的研究工作展示了 BERT 中的句法、语义和词义知识，但在研究 BERT 如何解决常识问答（CommonsenseQA）任务方面做的工作还很少。
近日，腾讯无线网络与物联网技术负责人李秋香与高校科研教授、产业链、运营商等各行业的嘉宾一起参与了知乎「 科技共振之 5G+ 」活动，除了专业的5G探讨，也聊了不少和开发者们息息相关的问题。基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎超过 10000 条 5G 相关问答中精选内容落地社区专题「 共探 5G 」。
金九银十面试季，相信大家肯定急需一套Android面试宝典，今天小编就给大家准备了我珍藏已久的Android高阶面试宝典，一份超级详细的Android面试必备知识点，供大家学习 ！
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