Публикации по теме 'knowledge-graph'


Связывание сущностей с помощью графов знаний
Основным компонентом платформы Strise является модуль Entity Linking (EL). В этом сообщении в блоге вы получите представление о том, как мы используем наш граф знаний для решения проблемы подключения сущностей к тексту. Задание Начнем с определения проблемы. Во-первых, нам нужно знать, что такое объект . В этом контексте это относится к вещам , таким как компании ( Apple, Inc. ), люди ( Michael Jordan ), местоположения ( Trondheim ) или абстрактные концепции ( bankruptcy )...
Сети знаний @ ICLR 2021
Погоня за килограммами на крупных конференциях Сети знаний @ ICLR 2021 Ваш путеводитель по исследованиям машинного обучения, связанным с КГ, майский выпуск ICLR недавно превзошел другие площадки, посвященные ИИ, с точки зрения привлеченных цитат и общей оценки в сообществе 🎉 Давайте посмотрим на недавние плюсы в нашей любимой области графов знаний! Во-первых, я хотел бы упомянуть другие замечательные резюме ICLR и других связанных с графиками статей коллег 👏: Сергея Иванова..
Intel и Dell возглавляют финансирование создания корпоративной сети знаний нового поколения
Последние несколько недель были заняты в области Enterprise Knowledge Graph (EKG). В этом блоге мы рассмотрим ключевые события и поместим их в контекст нового поколения мыслителей графических систем , пытающихся понять общие тенденции, которые будут доминировать в компьютерной индустрии в следующие несколько лет. Первым событием стало объявление о том, что TigerGraph получил дополнительные $ 105 млн венчурного капитала в раунде сбора средств серии C. Это не должно вызывать..
Как CoLink связывает объекты между различными графами знаний
Эта статья является частью серии Academic Alibaba и взята из статьи CoLink: неконтролируемая структура для связывания идентификаторов пользователей Цзэсюань Цзун, Юн Цао, Му Го и Zaiqing Nie, принята Конференцией Ассоциации по развитию искусственного интеллекта 2018 года. Полную версию статьи можно прочитать здесь . Многие сущности имеют информацию в нескольких графах знаний, каждый из которых дает разные снимки одной и той же сущности. Пользователи, которые хотят лучше..
Создание механизма рекомендаций по новостям с помощью Curiosity
Мы изучаем набор данных MIND, чтобы создать механизм быстрых рекомендаций по новостям с нуля с помощью Curiosity. Системы рекомендаций были ключевой частью современного взаимодействия с веб-сайтом, поскольку иначе найти информацию может быть очень сложно. На веб-сайтах есть такие разделы, как «Рекомендуемое к прочтению», «Вас также может заинтересовать», «Актуально для вас», в которых эти рекомендации встроены в поток веб-сайта и являются ключевыми, чтобы помочь пользователям понять,..
Сверточные сети с графами
Осмысление больших данных Сверточные сети с графами - глубокое изучение графиков Почему графики? Графики являются одними из самых универсальных структур данных благодаря их большой выразительной силе. В различных областях модели машинного обучения успешно используются для извлечения и прогнозирования информации о данных, лежащих на графах, для моделирования сложных элементов и их взаимосвязей. Вот лишь несколько примеров. Прогнозирование схемы движения на дорожных сетях..
Построение диаграммы бизнес-знаний — понимание машинного чтения в веб-масштабе.
Всемирная паутина является крупнейшим из когда-либо существовавших источников информации и продолжает расти с экспоненциальной скоростью. Она стала системой записи попыток найти ответ на любой вопрос. Поскольку большая часть информации в Интернете находится в неструктурированном формате (например, в виде текста), это хорошо работает, когда вопрос является простым, уже заданным, и хорошее соответствие для вопроса уже было написано в Интернете. Если вам нужно провести более сложное..