20200926 DataFunTalk：知识图谱专场（1）京东，知识图谱在电商实践
层级化概念网络 如何确定商品所属概念 BLC：Basic Level Concept； c=concept e=entity 如何表征商品关系、复合领域约束 场景体系、时效热点、产品次、概念、品牌、店铺、搭配、商品、实体。。。 用户知识图谱（基本属性、人群 ...
原文：20200926 DataFunTalk：知识图谱专场（1）美团，知识图谱问答实践
亿实体 亿关系 亿SPO。 赋能搜索 搜索 层架构，策略及小模型层 基于图谱路径召回 知识构建 知识计算 知识应用 问答场景 按答案来源划分：KBQA IR FAQ Doc MRC 方案对比 技术对比 技术全景图 实体约束理解 NLU 实体链接在NLU中的应用 意图识别 boostrapping pattern model 复杂意图理解 依存分析 属性约束 复杂问题拆解 复杂问题理解 复杂问题理 ...
2020-09-26 12:27 0 472 推荐指数：
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50亿实体、5500亿事实 事件有更强的知识表达能力 事件抽取比赛，发布了数据集 ...
基于知识图谱的问答
1. 问答系统的分类 非结构化的知识源 单文档阅读理解（Single-document Reading Comprehension）：单一文档寻找答案 多文档阅读理解（Multi-document Reading Comprehension）：多个文档检索答案 结构化 ...
美团商品知识图谱的构建及应用
商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团 ...