《中国人工智能学会通讯》——11.43 研究内容
11.43 研究内容 基于前面对实体链接任务和其应用领域的介绍，可以看出实体链接任务是一项具有挑战性且非常有意义的基础研究工作。实体链接问题的解决对于知识库扩展、问答系统、信息提取、信息检索和内容分析等领域的发展具有巨大的促进作用。在这样的应用需求推动下，对随手可得的万维网数据中的实体进行有效、准确地链接显得尤为重要。 而万维网上的数据存在形式纷繁多样，有非结构化的自然语言文本（如新闻报道、博客....
《中国人工智能学会通讯》——11.33 研究内容与主要贡献
11.33 研究内容与主要贡献 实现跨领域、多模态、弱标记大数据的智能化分析是机器学习的前沿方向之一。迁移学习能在异构分布的领域之间学习不变特征和无偏模型，实现标记知识的迁移和复用，是经典监督学习在非平稳环境下的扩展和深化。迁移学习的关键挑战是负迁移，即源领域数据对目标任务产生负面效果。本文创新了深度迁移学习新范式，提出一系列深度迁移学习的模型和方法以及面向大数据分析的可扩展性优化算法，各部分具....
《中国人工智能学会通讯》——11.2 研究内容
11.2 研究内容 大规模带地理位置信息的媒体数据的出现，使得从媒体内容信息估计其地理位置属性成为可能。研究者们做了大量的工作来研究利用海量的带地理位置标签的图像数据进行地理位置识别。现有的基于媒体内容识别地理位置方法分成数据驱动的方法[1]和基于模型的方法[2]两类。 数据驱动的方法采用相似性匹配简单有效，但是扩展性有限；基于模型的方法泛化识别，但缺乏解释性。因此有必要结合数据驱动和基于模型的....
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