知识图谱学习与实践（7）——网页数据抽取（包装器的使用）
互联网中蕴含着大量的数据资源，这些数据存在于html的代码之中，如何从浩瀚的代码中提取有效的数据，针对不同的情况，可以采用多种方法来实现网页数据的提取。 1 手工方法 ...
原文：语义抽取 学习与实践
信息抽取介绍 信息抽取的主要功能是从文本中抽取出特定的事实信息，这些文本可以是结构化 半结构化或非结构化的数据。通常信息抽取利用机器学习 自然语言处理等方法从上述文本中抽取出特定的信息后，保存到结构化的数据库当中，一边用户查询和使用。路线分为两条： .基于KDD和数据挖掘的方法，主要从结构化 半结构化数据中抽取信息 .采用自然语言处理和文本挖掘的方法，从非结构化的开放文本中发现新知识。 信息抽取的 ...
2018-05-26 23:00 0 1549 推荐指数：
相关推荐
语义相似度(实践篇)
这篇文章，专门讲语义相似度问题。 先看场景： scene(一)：用户通过大众点评，线上约了餐馆，就餐后在上面发表了很多评论，评论中涉及了大量的餐馆的问题，比如菜品质量，酒店卫生，服务等等。现在需要抽取之中的要点，然后反馈给商家。 scene(二)：KB_QA的两个问题：①获取question ...
知识图谱学习与实践（6）——从结构化数据进行知识抽取（D2RQ介绍）
1 概述 D2RQ，含义是把关系型数据库当作虚拟的RDF图数据库进行访问。D2RQ平台是一个将关系型数据库当作虚拟的、只读的RDF图数据库进行访问的系统。提供了基于RDF访问关系数据库的内容，而无需 ...
语音语义的深度学习
深度学习系列 | 诺亚面向语音语义的深度学习研究进展 编者：本文来自华为诺亚方舟实验室资深专家刘晓华在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲，介绍了华为诺亚面向语音语义的深度学习进展。关注“携程技术中心”微信公号（ctriptech），可获知更多技术分享信息 ...
基于深度学习的语义分割
此示例显示如何使用深度学习训练语义分段网络。 语义分割网络对图像中的每个像素进行分类，从而产生按类别分割的图像。语义分割的应用包括用于自主驾驶的道路分割和用于医学诊断的癌细胞分割。有关详细信息，请参阅语义分段基础知识（计算机视觉系统工具箱）。 为了说明训练过程，本例训练SegNet ...
使用Kettle增量抽取MongoDB数据实践
需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下: 使用命名参数在Query页中进行过滤, 一开始会担心${}的引用 ...
语义分割：基于openCV和深度学习（一）
语义分割：基于openCV和深度学习（一） Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV、深度学习和ENet架构执行语义分段。阅读完今天的文章后，能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割。深度学习有助于提高 ...
语义分割：基于openCV和深度学习（二）
语义分割：基于openCV和深度学习（二） Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码： Semantic segmentation with OpenCV and deep learning ...