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    重磅!国家标准《信息技术人工智能知识图谱技术框架》征求意见稿发布,35页pdf详细规定知识图谱技术框架

    ---- 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

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    基于互联网群体智能的知识图谱构造方法

    知识图谱是一种基于图的结构化知识表示方式.如何构造大规模高质量的知识图谱, 是研究和实践面临的一个重要问题.提出了一种基于互联网群体智能的协同式知识图谱构造方法.该方法的核心是一个持续运行的回路, 其中包含自由探索、自动融合、主动反馈3个活动.在自由探索活动中, 每一参与者独立进行知识图谱的构造活动.在自动融合活动中, 所有参与者的个体知识图谱被实时融合在一起, 形成群体知识图谱.在主动反馈活动中, 支撑环境根据每一参与者的个体知识图谱和当前时刻的群体知识图谱, 向该参与者推荐特定的知识图谱片段信息, 以提高其构造知识图谱的效率.针对这3个活动, 建立了一种层次式的个体知识图谱表示机制, 提出了一种以最小化广义熵为目标的个体知识图谱融合算法, 设计了情境无关和情境相关两种类型的信息反馈方式.为了验证所提方法及关键技术的可行性, 设计并实施了3种类型的实验: 仅包含结构信息的仿真图融合实验、大规模真实知识图谱的融合实验, 以及真实知识图谱的协同式构造实验.实验结果表明, 该知识图谱融合算法能够有效利用知识图谱的结构信息以及节点的语义信息, 形成高质量的知识图谱融合方案; 基于“探索-融合-反馈”回路的协同方法能够提升群体构造知识图谱的规模和个体构造知识图谱的效率, 并展现出较好的群体规模可扩展性.

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    绝了,项目内部源码资源被爆出!网友:请收下我的膝盖!

    你好,程序员。 多少个清晨,你让阳光肆无忌惮地穿透你精心搭配的格子衬衫;多少个白天,你在疯狂体会需求和 bug ;多少个午夜,你任凭无法止步的代码,收割着你的头发······ 在忙碌焦虑中自我否定变成了常态,时间久了,你也许对这样的生活也谈不上热爱或者讨厌了。 或许,你还记得曾经那个总在憧憬,要改变世界的自己吗? 作为一个程序员,你执着于技术,很少思考你们的世界。 一万个人眼里,程序员有一万种贡献。治愈残破代码,创造精彩世界。世界上每一个人美丽的梦都离不开程序员的点缀。 所以,有困难别再一个人纠结

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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    阿里巴巴超大规模知识图谱预训练实践:商品分类

    👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 基于电子商务平台上亿级的庞大商品库,电子商务交易得以不断增长。 为了更好地支持日常业务,需要将这些海量的商品以一种更优的方式进行描述、存储和计算,并且需要支持融合不同来源的数据,建立实体之间的语义连接,因此采用了知识图谱这种数据构架。 阿里巴巴积累了上千亿规模的商品数据作为商品知识图谱,这些数据来源于淘宝、天猫、阿里巴巴等在内的多个阿里旗下平台,囊括了品牌制造商、消费者、国家机构、物流提供商等多方利益相关者的数据。 从知识产权保护或购物体验的角度来看,商

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    知识就是力量,图谱路在何方 | ChatGPT冲击下,招商银行如何“抢救”知识图谱?

    “知识就是力量”我们耳熟能详,但培根的这句话其实还有后半句“更重要的是运用知识的技能”。对于人工智能来说,知识图谱就是其如何对知识进行运用的技能体现。在金融领域,如何运用这一技能更好地理解客户需求,提高业务效率和客户满意度,同时进行风险管理?招商银行给出了他们的答案。 作者 | 李金龙、贺瑶函、郑桂东 出品 | 新程序员 知识图谱是一种用于描述实体、属性和它们之间关系的结构化语义网络,通常以图形模型的形式呈现。知识图谱可以帮助机器理解信息,并支持自然语言处理、搜索引擎优化等领域的发展。应用在招商银行的业务场

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    知识图谱研讨实录10丨肖仰华教授带你读懂知识图谱的搜索推荐

    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

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