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👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 模型,是客观事物的简化表示! 历史上,每一个伟大模型的提出,都极大地推动了科学和社会的发展,比如历史上出现的3个非常有名的模型——万有引力定律、大陆漂移假说、日心说。 在人工智能领域,也有很多模型用来解决现实生活中遇到的千千万万的问题。 我们在现实生活或业务场景中遇到的问题一般可以分为6个通用问题簇:权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题。 那么,在遇到特定场景的特定问题时,选择什么模型,或需要对现有模型做哪些方面的修正和改良,就
何小锋 京东商城基础架构部首席架构师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十九年一线研发经验,热爱技术,追求卓越。2011年加入京东,多次作为京东6·18和11.11大促的核心备战人员,在弹性计算、
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性,因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言,具有天然的优势,网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系,使用因果发现算法,也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索,可以给出根因的传播路径,便于运维人员快速的做出干预决策。
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现实社会是个逻辑社会,大量的逻辑即逻辑经验存在于我们的脑海中,而这些逻辑经验是无法穷举出来的,靠大量人工的总结,显然不切实际。然而,幸好人类将这种逻辑用文字表达出来了,这为我们利用自然语言处理技术实现这种因果逻辑的抽取提供了可能性。不过,受限于自己的技术水平,目前还无法将深度学习这套高端的打发应用于因果事件抽取当中,而以构造和总结因果模板,结合中文语言特点,构建因果语言知识库的方式代替。
终于等到年中囤货季不趁机把心仪的好书带回家可就要再等半年了! 这个6·18,怎么买最划算?小编已经摸清JD的套路了!JD今年百万图书每满100-50满减叠券享600-400小编整理了10本近期的爆款全都是最值得PICK的甄选好书各位同学开始行动吧! 6·18超级囤书攻略 01(扫描下方二维码,享受特惠) ▊《漫画算法2:小灰的算法进阶》魏梦舒(@程序员小灰) 著爆款漫画算法书进阶版讲述数据结构、算法及面试题目 02(扫描下方二维码,享受特惠) ▊《labuladong的算法小抄》付东来(@labul
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】没有AI的学习机,何以自称「AI学习机」。6月29日,科大讯飞升级AI学习机「4+1」标准,拥抱AI学习新时代。 天不怕地不怕,就怕神兽放暑假。 就拿北京来说,好不容易盼着这批神兽上学了,假期又来了。 再加上今年是第一个「双减」政策下的暑假,一幅孩子在家放飞自我的画面,仿佛已经浮现在了眼前…… 为了让孩子们能够度过一个充实的假期,不如给他买个学习机。 没AI,没灵魂 国人知道学习机这个东西,或许是从「小霸王」开始的。 自从进入平板形态后
有着2500多年历史的大运河加速上云步伐。4月23日,腾讯文旅成为“大运河国家文化公园数字云平台”技术支持方,联合江苏省文投集团助力江苏省委省政府打造大运河国家文化公园重点建设区。 在腾讯文旅的助力下,将开展云平台文化数据枢纽、运河知识图谱、区块链版权登记、企业服务平台、云赏运河、运河3D可视化、文化创作工具箱等项目建设,以大运河文化保护传承为引领,助力大运河沿线区域经济社会发展,打造首个数字化国家文化公园。 中国大运河由京杭、隋唐、浙东运河三部分共同组成,全长约3200公里,是世界上开发年代较早、空
大模型如雨后春笋般涌现,并以惊人的速度和规模,重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度,这些应用不仅提高了效率,降低了成本,更重要的是,它们正在加速改变我们的生产,生活方式。
“AI考官”自动出题,学生戴着耳麦在电脑前作答,仅用20分钟的时间,四川天府新区天府师大一中几十名七年级的学生就同时完成了本学期的英语口语测试。 6月16日-28日,四川天府新区开展2021-2022学年七年级下期英语人机对话口语测试工作,借助腾讯教育旗下腾讯英语君教学评一体化解决方案,对天府师大一中、天府七中、天府实验中学等全区23所中学超过6000名七年级学生进行英语口语测试,落实对学生英语应用能力的考察。 20分钟完成全班口语测试 腾讯英语君助力口语测试常态化高效开展 英语作为教育改革的热点学科,近年
如果我们从不同的研究视角、研究目的以及多知识的不同认识程度对知识进行分类的话,可以分为以下几种:
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。
随着信息的爆炸性增长,构建能够理解、推理和应用知识的系统变得愈发重要。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式,与自然语言处理(NLP)的结合将为构建更智能的系统打开崭新的可能性。本文将深入研究NLP在知识图谱中的应用,从基础概念到实际应用,揭示这一领域的发展趋势和潜在挑战。
近年来,随着人们对 AI 认知能力的积极探索,知识图谱因其表达能力强、拓展性好,基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱,旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系,具备可解释性,而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合,模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。在大数据和机器学习两大引擎下,大规模知识图谱的自动化构建成为现实,这就加快了知识图谱的落地与应用。
大型语言模型(LLM)已经很强了,但还可以更强。通过结合知识图谱,LLM 有望解决缺乏事实知识、幻觉和可解释性等诸多问题;而反过来 LLM 也能助益知识图谱,让其具备强大的文本和语言理解能力。而如果能将两者充分融合,我们也许还能得到更加全能的人工智能。
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。
---- 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
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 《梦华录》是最近一段时间讨论度颇高的一部电视剧,豆瓣评分一度高达8.8分,是近些年来评分较高的一部古装影视剧。其制作相对精良,画面精美,主要人物的性格特色明显,角色鲜明。并且,这部剧的内容本身当属“披着古装的现代都市剧”,许多情节都能引起人们的共鸣。 不过,今天我们不是来聊剧情的,而是想借这部剧来谈谈知识图谱。从有意思的事情中学习,才能高效地学为所用嘛! 众所周知,知识图谱是由实体和关系组成的网状结构的知识表示。 最新的研究表明,人脑就是通过知识与知识
二者展示的信息量是差不多的,但右边这种看起来更加直观。而且,随着文本篇幅的增长,这种优势会体现得更加明显。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 01 多模态简介 1.知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到,知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据,也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面,凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源,例如对于图片,也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面,
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
随着人工智能和大数据的爆炸式增长,如何合理地组织和表示海量的知识变得至关重要。知识图谱作为图数据,可以用来积累和传递现实世界的知识。知识图谱可以有效地表示复杂信息,因此,近年来迅速受到学术界和工业界的关注。为了加深对知识图谱的理解,本文对该领域进行了系统综述。
提到 AI,大家马上想到计算机视觉、语音识别、自动驾驶、自然语言处理、芯片这些热门技术领域,这些领域的技术人才如今正受到企业们的疯抢。不过近年来,随着知识图谱技术不断被提及,作为 AI 领域底层的技术,其升温之势已经开始显现。不仅是 NLP 领域,大数据甚至是计算机视觉领域的背后都需要知识图谱技术的支持,企业内部更是开始组建专业的技术团队来支持、优化自己的产品。
在本文中,我们对知识图谱进行了全面的介绍,在需要开发多样化、动态、大规模数据收集的场景中,知识图谱最近引起了工业界和学术界的极大关注。在大致介绍之后,我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。我们解释如何使用演绎和归纳技术的组合来表示和提取知识。我们总结了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法。我们将概述著名的开放知识图谱和企业知识图谱及其应用,以及它们如何使用上述技术。最后,我们总结了未来高层次的知识图谱研究方向。
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。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种通过计算机模拟人类智能的技术,其应用范围越来越广泛。知识图谱(Knowledge Graph,KG)则是人工智能技术中的重要组成部分,它是一种结构化的、语义化的知识表示方式,能够帮助计算机理解和处理人类语言。
本文介绍了知识图谱的概念、发展历程,以及明略数据在知识图谱领域的应用和贡献。明略数据作为知识图谱领域的领军企业,通过多年的技术积累和创新,已经成功应用于金融、公安、工业等多个行业。未来,明略数据将继续深耕知识图谱领域,推动大数据技术与知识图谱的融合发展,为行业提供更为高效、智能的解决方案。
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。
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。 下面让我们通过第二章课程《知识图谱基础知识》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱:概念
工业制造发展迅速,各式各样的工业互联网平台脱颖而出,但在它们之中做工业知识图谱的少之又少,这到底是为什么呢?
此文内容取自肖仰华教授在华为、CCF等场合所做报告,完整内容见书籍《知识图谱:概念与技术》的第15章《知识图谱实践》。
说到人工智能技术,人们首先会联想到深度学习、机器学习技术;谈到人工智能应用,人们很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等,不过,在AIWorld 2017世界人工智能大会上,百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰却没有讲这些,这次他聊的是知识图谱。 虽然你可能说不出知识图谱的具体定义,但其实每天都在使用它。当你在百度搜索时,搜索结果右侧的联想,就来自于知识图谱技术的应用;你问百度某个字怎么念,答案也来自知识图谱的应用;你和度秘聊天,问他詹姆斯和科比谁厉害、都取得了哪些成就等等,背后都是知识图谱
论文为A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications,发表日期2020年,论文PDF,点击链接。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象,并解释现象出现的原因,推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系,使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验,到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
10月31日,由北京智源人工智能研究院主办的2019北京智源大会在国家会议中心开幕,本次大会吸引到了国内外人工智能领域的顶级专家学者参与,他们围绕人工智能基础研究现状及面临的机遇和挑战、人工智能技术未来发展的核心方向等话题,展开了深入研讨。
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
鞠建勋,携程度假AI研发团队资深算法工程师,主要负责携程度假自然语言处理相关的AI项目。硕士毕业于南京大学,有五年的自然语言处理经验,专注于自然语言处理和知识图谱方面的应用和算法研发。
大语言模型有巨大的潜力,但也存在明显的缺陷。知识图谱可以使大语言模型变得更准确、透明,并且结果易于解释。
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到,知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据,也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
互联网时代,人类在与自然和社会的交互中生产了异常庞大的数据,这些数据中包含了大量描述自然界和人类社会客观规律有用信息。如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。
近两年,知识图谱技术得到了各行各业的关注,无论是企业公司还是开发者个人,都对这项技术有着极大的了解与使用需求。在近日的 AI开发者大会(AI ProCon 2019)的知识图谱技术专题,演讲嘉宾为开发者们分享了该领域技术应用的实践经验与未来发展趋势。
AI 科技评论按:现在的市场环境下,企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。而随着企业经历了信息化的成熟阶段,沉淀了大量的数据,大型的企业都开始了数字化转型,它们利用前沿的技术、海量的外部数据以及内部积累的业务数据上下游的关联客户,将数据转化为专家的经验知识,从而提高工作效率和产品销量,并增强产品的用户体验。而知识图谱,则在企业的数字化转型中扮演了重要的作用。
论文标题:Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Fact-aware Language Modeling
知识图谱作为一种特殊的信息表示技术,其在近年来在各种应用领域中都有所体现,尤其在自然语言处理(NLP)中,它的重要性更是日益凸显。知识图谱能够高效、有组织地存储和管理大量的信息,而且能够用图的形式表示出这些信息之间的关系,使得信息更具有语境,更易于理解和应用。
知识图谱是近几年来一个蛮热的词,被认为是“认知智能领域核心技术之一”,“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
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。
本文首先介绍了什么是旅游知识图谱,然后就旅游知识图谱的架构,构建,应用和未来几个方面展开讨论。
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。
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