智绘运维：深度学习赋能知识图谱建设
智绘运维：深度学习赋能知识图谱建设 在现代运维领域，系统的复杂性与日俱增，如何快速定位问题、优化资源、提升效率，已经成为不可忽视的难题。而知识图谱作为一种将多源信息有机连接的技术，展现出强大的应用潜力。然而，构建与维护高质量的运维知识图谱却并非易事，数据冗余、语义理解不足等问题始终存在。而深度学习的...
人工智能知识图谱之信息抽取：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！项目链接见文末人工标注的缺点主要有以下几点：产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景，尤其是一些复杂的标注任务。易受主观因素影响：人工标注受到人为因素的影响，如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等....
知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能
知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能 摘要：2018云栖大会上海峰会,阿里云高级算法专家林奈对特定领域知识图谱的构建及应用案例进行讲述，最近几年知识图谱有一些过气，但是由于一些知识性问题深度学习解决不了，所以知识图谱又开始慢慢的发展起来。本文主要介绍知识图谱和深度学习的不同，以及知识图谱的架构构建和知识引擎的应用。数十款阿里云产品限时折扣中，赶快点击这里，领券开始云上实践吧直播视频请....
首次公开！深度学习在知识图谱构建中的应用
深度学习模型介绍 DeepDive系统在数据处理阶段很大程度上依赖于NLP工具，如果NLP的过程中存在错误，这些错误将会在后续的标注和学习步骤中被不断传播放大，影响最终的关系抽取效果。为了避免这种传播和影响，近年来深度学习技术开始越来越多地在关系抽取任务中得到重视和应用。本章主要介绍一种远程监督标注与基于卷积神经网络的模型相结合的关系抽取方法以及该方法的一些改进技术。 Piecewise Con....
《中国人工智能学会通讯》——6.4 基于深度学习的知识图谱构建
6.4 基于深度学习的知识图谱构建 随着深度学习在自然语言处理领域应用的不断深入，人们也开始尝试将深度神经网络用于知识图谱的自动构建。在此，以实体和关系的表示学习技术为基础，讨论深度学习在命名实体识别、关系抽取、关系补全等任务上的应用。 命名实体识别 命名实体识别是从文本中提取出和人名、地名等特定的短语或名称的任务。早期的命名实体识别主要基于规则和词典来进行，对规律性较强的文本环境较为适合，但难....
《中国人工智能学会通讯》——第6章 6.1 基于深度学习技术的知识图谱构建技术研究
第6章 6.1 基于深度学习技术的知识图谱构建技术研究 随着互联网、云计算等技术的发展，信息资源不断丰富，人们的知识需求也有所增长。如何正确理解知识需求，定位和提取相关的知识，并提供有效的知识服务，是知识工程的重要研究问题。其中，知识图谱作为目前主流的知识工程基础技术，支撑着包括智能搜索、智能问答、个性化推荐等多种知识服务，涉及到知识表示、知识获取、知识融合、知识推理等关键技术。 知识图谱是对知....
中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.4 结束语
1.4 结束语 随着深度学习研究的进一步深入，如何 有效利用大量存在的先验知识，进而降低 模型对于大规模标注样本的依赖，逐渐成 为主流的研究方向之一。知识图谱的表示学习为这一方向的探索奠定了必要的基础。 近期出现的将知识融合入深度神经网络模 型的一些开创性工作也颇具启发性；但总 体而言，当前的深度学习模型使用先验知 识的手段仍然十分有限，学术界在这一方 向的探索上仍然面临巨大的挑战。这些挑 战主....
中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.3 知识图谱作为深度学习的约束
1.3 知识图谱作为深度学习的约束 Hu 等人提出了一种将一阶谓词逻辑融 合进深度神经网络的模型，并将其成功用于解决情感分类和命名实体识别等问题 [7]。 逻辑规则是一种对高阶认知和结构化知识 的灵活表示形式，也是一种典型的知识表 示形式。将各类人们已积累的逻辑规则引 入到深层神经网络中，利用人类意图和领 域知识对神经网络模型进行引导具有十分 重要的意义。其他一些研究工作则尝试将 逻辑规则引入到....
中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.2 知识图谱作为深度学习的输入
1.2 知识图谱作为深度学习的输入 知识图谱是人工智能符号主义近期进 展的典型代表。知识图谱中的实体、概念 以及关系均采用了离散的、显式的符号化 表示。而这些离散的符号化表示难以直接 应用于基于连续数值表示的神经网络。为 了让神经网络有效利用知识图谱中的符号 化知识，研究人员提出了大量的知识图谱 的表示学习方法。知识图谱的表示学习旨 在习得知识图谱的组成元素 ( 节点与边 ) 的 实值向量化表示....
中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.1 知识图谱与深度学习融合的历史背景
大数据时代的到来，为人工智能的飞速 发展带来前所未有的数据红利。在大数据的 “喂养”下，人工智能技术获得了前所未有 的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱 为代表的知识工程以及深度学习为代表的机 器学习等相关领域。随着深度学习对于大数 据的红利消耗殆尽，深度学习模型效果的天 花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断 涌现，这些蕴含人类大量先验知识的宝库却 尚未被深度学习有效利用。融合知识图谱与 深....
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