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知识图谱系列（一）十分钟入门知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph，KG）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。本文从知识图谱出发，介绍了知识图谱的基本概念、知识图谱的起源与发展趋势、知识图谱在行业中的典型应用，最后总结了目前已有的几个大型知识图谱工程。
知识图谱
作者小头像 Cheri Chen 2021-06-07 17:16:30
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2021-06-07 17:16:30
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知识图谱系列（三）知识图谱擅长的方向
知识图谱作为人类对世界认识的数字化、系统化和结构化的体现，能够很好得辅助机器进行语义的理解和语言的生成。基于图谱图的性质和三元组的统计特性，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算等多方面展出独有的优势。
知识图谱 自然语言处理
作者小头像 Cheri Chen 2021-05-27 16:00:57
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2021-05-27 16:00:57
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知识图谱系列（二）图谱在行业中的应用
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络，帮助机器实现理解、解释和推理的能力，是认知智能的底层支撑。本文从介绍了知识图谱技术在各行业中的代表性应用场景。
知识图谱 自然语言处理
作者小头像 Cheri Chen 2021-05-27 11:15:44
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2021-05-27 11:15:44
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BERT和GPT3结合模板设计，释放语言模型潜能
Pattern-Exploiting Training（PET）的方法通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果。《GPT Understands, Too》提出了名为P-tuning的方法，成功地实现了模版的自动构建，通过模版从语言模型中抽取知识，完成零样本、小样本等学习任务。
深度学习 自然语言处理 迁移学习
作者小头像 Cheri Chen 2021-04-23 16:42:47
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2021-04-23 16:42:47
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基于知识图谱的智能推荐
推荐系统通过分析用户行为、兴趣、需求等信息，在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息，为用户作出个性化的推荐。知识图谱作为混合推荐系统中一类有效的辅助信息，有效地解决推荐系统中存在的一系列关键问题, 例如数据稀疏、冷启动、推荐多样性等。本文主要介绍了将知识图谱的特征学习应用到推荐系统的三种方法，分别以三种深度学习框架为例，对方法进行了概述。
知识图谱 自然语言处理
作者小头像 Cheri Chen 2020-09-22 11:35:55
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知识表示学习（知识表征）
知识表示学习的定义知识表示学习是将知识库中的知识表示为低维稠密的实体向量，即Embedding。知识图谱是由实体和关系组成，通常采用三元组的形式表示，【head(头实体)，relation(实体的关系)，tail(尾实体)】，简写为(h，r，t)。知识表示学习任务就是学习h，r，t的分布式表示（也被叫做知识图谱的嵌入表示(embedding)）。
知识图谱
作者小头像 Cheri Chen 2020-08-13 19:45:00
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2020-08-13 19:45:00
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few-shot在关系抽取中的应用
信息抽取包括实体识别、关系抽取、事件抽取三个子任务。目前的关系抽取模型面临着一个极大的问题：训练数据不足。少次学习关系抽取能够针对新的关系类型，通过在已有关系类型上的大规模数据预先训练，再快速迁移到新关系类型的少量数据上，达到少次学习的目的。类似于人类可以通过少量样本快速学习知识，具有「举一反三」的能力。
自然语言处理 NLP 知识图谱 KG
作者小头像 Cheri Chen 2020-06-28 21:21:28
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