AI 科技评论按：今年 315 晚会曝光了智能骚扰电话机器人产业链，让我们意识到那些令人不堪其扰的销售来电背后，好多都是没感情的 AI。对此深恶痛绝的阿里人工智能实验室研究员聂再清决定「以其人之道还治其人之身」，近日发布一款名为「二哈」的防骚扰电话 AI 技术，让我们在接到骚扰来电时，可以选择转给 AI 代为应答。
文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。
那么问题来了，世界上错综复杂的事物这么多，我们上哪里去学这么多知识啊？怎么快速把有意义的数据收集下来呢？
本篇介绍聊天机器人中出现的比较早的一种：问答系统。问答系统跟检索技术很相似，基本的功能就是，用户可以向系统咨询信息，系统通过“检索”，向用户返回精准、有效的信息。所以，常常有人说，问答系统是搜索引擎的最终形态。
罪名一共包括202种罪名,文件放在dict/crime.txt中, 详细内容举例如下:
知识图谱 广泛用于各种领域，它的统计信息也常被分析。但有一个问题一直缺乏研究：产出价格是多少？在此论文中，研究者提出了一种方法预估知识图谱的成本。他们表示手动创建一个三元组（triple）的成本大约在 2 到 6 美元左右，而自动创建知识图谱的成本要降低 15 到 250 倍（即一个三元组 1 美分到 15 美分）。
文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言！ 在自然语言处理中，另外一个重要的应用领域，就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用，都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用：由少到多的生成，包括句子的复写，由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候，我们
AI科技大本营按：“AI 创造的是 100 万个、1000 万个名师”，“AI 替代了名师 70% 的必杀技”——就是这样两句话，在整个采访过程中，论答创始人王枫分别重复提及了 5 次。某种程度上，对于那些为在线教育提供人工智能解决方案的公司来说，这或许说出了创业者们利用新工具开拓大陆的心声。
这几天百度不断出新，让人目不暇接。在极简首页之后，《小时代3》的百度知识图谱也悄然在搜索页上线。《小时代3》大热之际，其错综复杂的人物关系并不是每个观众都能理清，百度通过掌握的知识图谱数据直接给出了清晰的网状关系，可视化、支持互动。笔者注意到这个产品的网址前缀是tupu.baidu.com，看来接下来百度必然会推出各种独立的“图谱”页面，知识图谱产品狂想曲已然奏响。 我们已从信息时代进入知识时代 如果要对互联网进行分层，它大概可以分为四层。 最底层是将实体世界比特化的“数据”。二进制存储技术、文件结构以及
注：python-Levenshtein 如果安装不成功，则可以下载对其进行离线安装。
2019年底，爱数在主题为数据「智」上的多模态数据智能峰会上启动了全新品牌形象：AISHU。新品牌形象让人自然而然联想到人工智能（AI）和数据(SHU）。爱数总裁贺鸿富介绍：“爱数在加速走向全球市场的过程中驱动了这次品牌的切换，新品牌Logo注入了新内涵：为了更智能的未来。”
网购、叫车、订外卖、看电影...... 移动互联网各种场景的背后都离不开大数据技术。经过十几年的发展，大数据技术已经成为互联网企业的基础设施。
知识图谱自2012年提出至今，发展迅速，如今已经成为人工智能领域的热门问题之一，吸引了来自学术界和工业界的广泛关注，在一系列实际应用中取得了较好的落地效果，产生了巨大的社会与经济效益。
人工智能的发展分为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。简要来讲，计算智能即快速计算、记忆和存储能力，可以应用于空间搜索、数值优化和数字模拟；感知智能即视觉、听觉等感知能力，当下热门的语音识别、图像识别、视频处理便属于感知智能的典型应用，商汤科技、云从科技等AI四小龙是视觉领域的头部玩家；认知智能是指在数据结构化处理的基础上，理解数据之间的关系和逻辑，并在理解的基础上进行分析和决策，认知智能包括理解、分析、决策三个环节。
过去10年，知识图谱可谓是最接近“人工智能”的概念。业内普遍认为，知识图谱的概念最先是由谷歌于2012年正式提出，主要用来支撑下一代搜索和在线广告业务。
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。
【新智元导读】阡寻科技(Chancein)成立一年多，由东吴证券与中国证券市场及自然语言领域泰斗级人物白硕先生所率领的团队共同发起设立。全国信息检索学术会议上，阡寻科技执行董事、总经理熊昊博士在大会做了《Chance in 阡寻-让知识对接价值》的主题演讲，介绍了知识图谱和NLP在金融行业的落地。 2017年7月12日~14日,第二十三届全国信息检索学术会议(简称CCIR2017)在上海市召开。中国中文信息学会主办的每年一次的“全国信息检索学术会议”(CCIR)系列， 已成功举办过9届，是国内信息检索领域最
8月12日（周三）晚上7:30，知识工场实验室联合电子工业出版社博文视点荣幸邀请到武汉大学 钱铁云 教授，为大家带来一场【面向复杂和低资源环境的方面级情感分析】精彩报告分享！ 知识图谱前沿论坛系列直播 第3期 面向复杂和低资源环境的 方面级情感分析 8月12日（周三） 19:30 分享摘要 随着互联网的快速发展，用户从信息的被动接收者转变为主动提供者，网上产生了大量关于事件、商品、服务等有价值的评论信息，表达了人们的情感倾向极性和观点意见。互联网信息的迅速膨胀，对信息的收集、处理和分析提出更高要求，也
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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
在这一年中，清华大学副教授刘知远和他所在的清华自然语言处理实验室同样在这个领域做出了很多成果，他们关注如何结合深度神经网络与大型知识库，并期望构建更多鲁棒及可解释性的自然语言理解系统。在这一篇文章中，机器之心采访了刘知远教授，他向我们介绍了 NLP 在过去一年的重要发展历程，以及实验室的重要研究成果与方向。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在PC端登录）
AI科技评论按：近日吴恩达发文将在4月底离职百度。几乎在同一时间，百度也宣布进一步深度整合，将包括NLP、KG、IDL、Speech、Big Data等在内的百度核心技术，组成百度AI技术平台体系（AIG），并任命百度副总裁王海峰为AI技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为Estaff成员，转向百度集团总裁和首席运营官陆奇汇报。 王海峰是自然语言处理领域的权威科学家，是该领域最具影响力的国际学术组织ACL 50多年历史上唯一出任主席（President）的华人，同时也是截至目前最年轻的ACL Fel
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
2019年绝对是图机器学习（GML）大火的一年，凡是学术会议，图神经网络的会场总会爆满。
边策 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 训练一个简易AI对话交互式机器人需要什么？ 一篇文档+3分钟足矣。 在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，我算是见识到了。整个开发过程没有用到一句代码。 先上传一篇Word格式文档： 不到3分钟的时间里，一个简易AI客服快速生成，然后你就可以和“她”聊天了： 这是一家提供对话AI平台的公司的最新产品：输入文档便可让AI自动生成知识图谱，知其然更知其所以然，成为一个真正掌握知识的AI。 而且这家公司的CEO还撂下“狠话”：图灵测试不重要。
前几天，AI科技评论发了一篇图机器学习@ICLR 2020的文章。而在近期举行的AAAI 2020 上 图机器学习的研究也仍然是主流方向。在本届 AAAI上共有1591篇接收论文，其中有140篇是与图研究相关的。在此之外还有一些专门就图研究而开展的workshops和tutorials，包括：
【新智元导读】以人工智能驱动金融生活服务为切入点，北大“人工智能前沿”系列课程第三讲为观众描述了AI在特定领域的实现和应用。蚂蚁金服VP、首席科学家、普渡大学终身教授漆远博士担任本节课的主讲嘉宾。北大
在刚刚结束的语文考试中，全国各地的作文题目各有千秋，有的和历史人物有关，有的专注疫情，有的则充满的哲学思辨。特别的，北京高考作文二选一中还涉及了北斗三号卫星，紧跟科技热点。
人工智能的发展可分为感知智能、认知智能和行动智能三个阶段。当下行业正处于认知智能的起步阶段，而从感知智能到认知智能的过程中，知识图谱是关键技术之一。
“ 本文介绍了入门知识图谱需掌握的若干基本概念并对知识图谱工程落地面临的常见问题给出了解答”
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 知识图谱领域的“世界杯”OGB（Open Graph Benchmark）wikikg2榜单，又被刷新了！ 上榜的这支团队首次参加即夺冠，还在前五中占据两席。这两年，中国科技公司在人工智能领域高歌猛进，夺冠似在情理之中。 但意料之外的是，这支团队却出自一家“非典型科技公司”—— 在大众认知里顶着“数字安全”标签的360。 且参与比赛的三人，乍眼一看也并非一个星光熠熠，大神云集的顶配组合：一位2019年刚刚毕业的硕士，一位去年才加入公司的“新人”，还有一
我既没有跨过山和大海，也没有穿过人山人海，我就是我，一个2020届普通本科大学生。身为读者的你，关注了我，自然是想获取知识与经验，我所能分享的，也只有我的一些知识与经历。
一方面，相比 Java 和 Golang，我更熟悉 Python，用的地方也更多。
在人工智能和大数据时代，知识图谱作为连接广泛领域知识的桥梁，已经成为信息组织和智能检索的关键技术。知识图谱通过将现实世界中的实体及其相互关系以图形的形式进行结构化表示，不仅为机器提供了理解世界的方式，也极大地丰富了人机交互的可能性。随着知识图谱应用的不断深入，其在搜索引擎、推荐系统、语义搜索、智能问答等领域发挥着越来越重要的作用。
知识图谱问答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。
【新智元导读】蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士在新智元2017开源·生态AI技术峰会上阐释了 AI 技术在金融场景中的应用和巨大价值。漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义，并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地，漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战，富有借鉴意义。 “蚂蚁金服是一家技术驱动的公司，我们做的事情，是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士，在有中国“ AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。
大会现场，百度不仅分享了公司在 AI 技术、产品与平台等方面的研究成果与最新进展，还宣布了百度大脑的重磅升级，3.0 版本正式问世。
随着大数据时代的到来，传统的数据管理正逐步地向基于语义的知识管理转变。“知识图谱”作为一种知识表示方法，对于正确理解用户查询意图，提高互联网搜索精度能起到重要的提升作用；因此“知识图谱”近年来受到国内外主流的互联网公司普遍关注。 邹磊博士等在其VLDB Journal论文《gStore: a graph- based SPARQL query engine》中提出利用图数据库技术来存储基于RDF[1]标准的知识图谱数据。不同于传统的基于关系数据库方法来存储知识库图谱数据，基于图数据库索引技术能极大的降低
近日，百度 ERNIE 升级到 3.0，重磅发布知识增强的百亿参数大模型。该模型除了从海量文本数据中学习词汇、结构、语义等知识外，还从大规模知识图谱中学习。
神秘的硅谷大数据挖掘公司 Palantir 是国内众多创业公司看齐的标杆，其业务是为政府和金融领域的大客户提供数据分析服务，帮助客户作出判断，甚至“预知未来”，它已于近期寻求 IPO，估值在 360 亿美元到 410 亿美元之间。
导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4.
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
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。
来源：知乎—机器学习小谈地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386458680 本文约6100字，建议阅读10分钟 可解释人工智能遇上知识图谱。 在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。 本文按照以下章节进行组织： 1. 背景意义 2. 基于路径的方法 3.
“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司，每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台，旨在发掘和培养优秀的大数据人才，以“众创、众智、众包”的新模式，共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛，通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙，云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者，切磋技艺、合作交流、并成为好友，在沙龙讨论
WAIC 世界人工智能大会云端峰会已于近日在上海落幕。在机器之心承办的 2020 WAIC· 开发者日上，图灵奖得主 David Patterson 和 Joseph Sifakis、明略科技首席科学家吴信东、悉尼大学教授陶大程、中国建设银行总行金融科技部总工程师胡宪忠、百度集团副总裁吴甜、Kaldi 之父 Daniel Povey、多伦多大学助理教授 David Duvenaud，以及 Julia 语言创始人 Viral Shah 做了精彩演讲。
作者：李文哲 摘自：普惠大数据中心 导读 知识图谱 (Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google推出自己第一版知识图谱以来，它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内，互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比，对处于当今风口浪尖上的行业 - 互联网金融， 知识图谱可以有哪方面的应用呢？ 目录 1. 什么是知识图谱？ 2. 知识图谱的表示
3 月 27 日，2019 云知声 AI 技术开放日（Open Day）首站在北京成功举办。由云知声董事长/CTO 梁家恩博士领衔，十余位一线 AI 行业专家先后登台，做了覆盖技术、学术与产业的精彩分享，活动吸引逾五百名 AI 行业精英到场。
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