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本文将对KG中的一些概念作更为详细的介绍。

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2021-09 阅读(8) 评论(0)

标签：人工智能知识图谱

明略科技的核心技术：知识图谱的自动构建

知识图谱的构建包括逻辑建模、隐含空间分析、人机交互和本体模型支撑等多种方法。我们将分析各种构建方法的问题和挑战，指出自动构建的要素和应用场景。

信息抽取在知识图谱构建中的实践与应用

百分点认知智能实验室在实践探索中，通过利用自然语言处理技术获取结构化的信息抽取能力，探索出了一套行业知识图谱构建流程方法。尤其是基于深度迁移学习，帮助构建法律百科词条、公安文本知识图谱等行业项目中，在实体抽取、关系抽取、事件抽取等方面都取得了理想的实践效果。本文将从概念辨析、技术路径、实践总结，由虚到实、由浅入深引导大家理性看待知识图谱技术的能与不能，以更好地在实践中运筹帷幄。

为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生

本文主要分为三个部分。第一个部分介绍我们为什么需要知识图谱，第二个部分介绍知识图谱的相关概念及其形式化表示。最后，作一个简单的总结，并介绍该专栏后续文章会涉及的内容。

Google 升级 TensorFlow，发布机器学习新硬件

Google 举办了第三届 TensorFlow 开发者峰会，发布了 TensorFlow 2.0 Alpha 等重大更新，以及搭载 TPU 的 Coral 开发板、为 Linux 机器学习推理加速的 Coral USB 加速器、 500 万像素相机配件共三个硬件。另外，TensorFlow 的 logo 也修改成为更加扁平的设计了。