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  • 最全知識圖譜綜述#1: 概念以及構(gòu)建技術(shù)

    ...和知識提出了挑戰(zhàn)。知識圖譜(Knowledge Graph) 以其強大的語義處理能力和開放組織能力,為互聯(lián)網(wǎng)時代的知識化組織和智能應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。最近,大規(guī)模知識圖譜庫的研究和應(yīng)用在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界引起了足夠的注意力[1-5]。一...

    wujl596 評論0 收藏0
  • 敏捷AI | NLP技術(shù)在宜信業(yè)務(wù)中的實踐【智能聊天機器人篇】

    ...Ak),使得函數(shù)F(R(Qx),R(Qk))的值最大,其中F為語義相似度函數(shù),R為文本表征函數(shù)。 上述定義就是說我們希望在所有QA問答對的問題中找到與用戶提問最為相似的那個問題,它所對應(yīng)的答案便是最合適反饋給用戶的答案...

    jeffrey_up 評論0 收藏0
  • 論文簡介-1

    ...規(guī)范,主題、操作事件或業(yè)務(wù)實體、描述或?qū)傩浴? 問句語義的表示 主題、疑問塊、問句語義表示 問句向量本質(zhì)上有三種情況 主題+實體+屬性 主題+事件+角色 向量是一組無序的關(guān)鍵字 二、一種基于加權(quán)語義相似度模型的自...

    lyning 評論0 收藏0
  • BERT和ERNIE誰更強?這里有一份4大場景的細致評測

    ...實體關(guān)系。相較于BERT學(xué)習(xí)原始語言信號,ERNIE直接對先驗語義知識單元進行建模,增強了模型語義表示能力。 簡單來說,百度ERNIE采用的Masked Language Model是一種帶有先驗知識Mask機制??梢栽谙聢D中看到,如果采用BERT隨機mask,則...

    kycool 評論0 收藏0
  • 學(xué)習(xí)即將攻陷的下一領(lǐng)域:NLP—ACL2016優(yōu)秀論文解讀上

    ...以及劍橋大學(xué)的MT Pilehvar共同帶來了這次《詞義和概念的語義表示》的Tutorial分享。?Word(詞)是句子、文章、文檔的重要組部分,但是Word Representation有比較大的局限性,例如:一詞多義以及詞義消歧等,因此本文詳細介紹基于語...

    mengera88 評論0 收藏0
  • 當(dāng)知識圖譜“遇見”深學(xué)習(xí)

    ...好的各類在線知識圖譜大量涌現(xiàn)。知識圖譜本質(zhì)上是一種語義網(wǎng)絡(luò),表達了各類實體、概念及其之間的語義關(guān)系。相對于傳統(tǒng)知識表示形式(諸如本體、傳統(tǒng)語義網(wǎng)絡(luò)),知識圖譜具有實體/概念覆蓋率高、語義關(guān)系多樣、結(jié)構(gòu)...

    leanxi 評論0 收藏0
  • 基于深學(xué)習(xí)的商品檢索技術(shù)

    ...或?qū)傩赃M行商品劃分的方式,盡管區(qū)分了大多數(shù)具有精細語義的商品,但在區(qū)分同款與相似款上的作用仍然是有限的,即無法確認兩件分為一個類別的商品是相同款。 舉例來說,已知兩個人都穿著白色短袖圓領(lǐng)T恤, 因為姿態(tài)、...

    Half 評論0 收藏0
  • 達觀數(shù)據(jù)紀達麒:個性化推薦系統(tǒng)商業(yè)化,五大要素不可或缺

    ...的結(jié)果。圖二:協(xié)同過濾的模型融合 除了協(xié)同過濾,隱語義模型的廣泛應(yīng)用也是一個重要的技術(shù)突破。以前傳統(tǒng)的分析方式分為兩步,第一步是對用戶打標簽,比如15-20歲,男性;有了這個標簽,第二步是根據(jù)這些標簽來映...

    raoyi 評論0 收藏0
  • 學(xué)習(xí)在美團點評的應(yīng)用

    ...然語言處理領(lǐng)域,我們將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于文本分析、語義匹配、搜索引擎的排序模型等;在計算機視覺領(lǐng)域,我們將其應(yīng)用于文字識別、目標檢測、圖像分類、圖像質(zhì)量排序等。下面我們就以語義匹配、圖像質(zhì)量排序及文字...

    DirtyMind 評論0 收藏0

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