2017年语义理解总结(二)
前面的博客进行了总述，这篇博客细化深入，主要结合知识图谱，KB_QA，语义表示的丰富性方面来论述，但是仍然会很宽泛，因为讲具体的技术细节，会有很多人蒙圈的，没有太大意义。 前面提到，语义理解，一方面要获取丰富，灵活的语义表示，另一方面要与知识图谱融合。要想获取精准的语义理解，比如谁是第一个为纸牌 ...
原文：2017年语义理解总结(一)
年就这么悄无声息地过去了。在工业界， 年是推荐的元年， 年是中国的AI元年，这意味着路漫漫其修远兮 ，而学术界永远会超前于工业界，有些时候难免也会有些一厢情愿 这些线索表明： AI的发展非常迅速 学术界和工业界不同步的现象是共存的。过去的一年在nlp领域里，知识图谱的发展是最为耀眼的，最为尴尬的仍然是chatbot的多轮对话。知识图谱底层更高于RDF层次的语言被提出并进行研究中，关系抽取，远程监 ...
2018-02-02 12:55 4 4158 推荐指数：
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