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...

人工智能知识图谱

以下线路图是我粗浅地整理与总结了相关的知识点后画出的,在不断的学习中还会继续更新,如有不对之处还望给我留言不吝赐教。 人工智能.png

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《中国人工智能学会通讯》——6.9 从语义网到知识图谱

6.9 从语义网到知识图谱 计算机的研究者一直梦想构建一个高度互联的信息库,来记录和承载人类的思想、记忆与知识[1-2] 。早在 1945 年,美国人 Vannevar Bush 提出了一个称为 Memex 的“记忆机器”(CollectiveMemory Machine) [3] ,目的是让人们更...

《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...

《中国人工智能学会通讯》——6.2 知识图谱的定义和发展

6.2 知识图谱的定义和发展 知识图谱由谷歌公司于 2012 年提出,用于下一代智能化搜索引擎的构建。在知识图谱出现之 前, 语 义 网(semantic Web) [1] 、 数 据 连 接(linked data) [2] 等相关研究和大量的知识库系统(YAGO [3-4] 、FreeBase ...

《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、...

《中国人工智能学会通讯》——7.24 现今知识图谱应用的挑战和展望

7.24 现今知识图谱应用的挑战和展望 知识图谱本身仍是一个快速发展的领域。它在搜索引擎中的应用更是刚刚起步。这里,笔者根据自身在这个方向研究过程中的经验和体会,总结出两个目前最直接对知识图谱在搜索引擎中使用的挑战,以及对这个方向将来发展的展望。 知识图谱和自然语言的对接 目前几乎所有相关工作都需要...

《中国人工智能学会通讯》——7.23 知识图谱在信息检索中的应用

7.23 知识图谱在信息检索中的应用 随着知识图谱相关技术的逐渐成熟,近年来,学术界也开始了对知识图谱的在搜索引擎中的应用的探索。目前常用的方法是:先通过实体标注等技术将搜索引擎和知识图谱联系起来;然后利用知识图谱中的信息来更好地理解查询词条和改进排序模型。 知识图谱和搜索引擎的结合 知识图谱和之前...

《中国人工智能学会通讯》——7.22 知识图谱应用的基本技术

7.22 知识图谱应用的基本技术 要想在文本应用中使用知识图谱,必不可少的先决步骤是将知识图谱和文本对应起来。常用方法有实体标注(Entity Linking)和实体搜索(EntitySearch)两种。 实体标注实体标注的任务是自动标识出文本里出现的实体。比如在“卡耐基梅隆大学是位于宾州匹兹堡的一...

《中国人工智能学会通讯》——7.21 什么是知识图谱

7.21 什么是知识图谱 “知识图谱”(Knowledge Graph)是最近几年才出现的一个相对新的概念,用来指代大规模的,用来储存人类知识的数据集。知识图谱的创建可以依靠人工或者是半自动方法,例如 Freebase、YAGO 和 DBPedia;也可以是完全自动的,例如OpenIE [1] 和 ...

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