16億實體、48億關系、1000億SPO。 賦能搜索(搜索5層架構,策略及小模型層) 基於圖譜路徑召回 知識構建、知識計算、知識應用 問答場景 按答案來源划分:KBQA/(IR)FAQ/(Doc)MRC 方案對比 技術對比 技術全景圖(實體約束理解 ...
層級化概念網絡 如何確定商品所屬概念 BLC:Basic Level Concept c concept e entity 如何表征商品關系 復合領域約束 場景體系 時效熱點 產品次 概念 品牌 店鋪 搭配 商品 實體。。。 用戶知識圖譜 基本屬性 人群屬性 如何基於KG對用戶興趣建模 基於KG增強的可解釋性推薦 用戶 商品 場景 時效 興趣 相似 用戶體驗提升 已購買過濾 復購周期 知識圖譜平 ...
2020-09-26 11:33 0 1193 推薦指數:
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多跳,multi-hop boostraping 更新 結合KB的語料增強 Query->查詢圖 【intent論文】 【動態自適應模型】 ...
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小米鐵人三項:硬件、新零售、互聯網 小愛:知識圖譜代表作品 知識圖譜請求量 8000萬/天? 【joint-model】 【NL2SQL】 【實體鏈接,BERT+CRF、BERT+Softmax】遠程監督構造訓練集【TODO】 概念圖譜 ...
50億實體、5500億事實 事件有更強的知識表達能力 事件抽取比賽,發布了數據集 ...
大數據時代以其海量的數據,極大豐富了人們獲取知識的來源與途徑,為人們更好的掌握與認知事物規律,提供了越來越豐富的手段。與此同時,隨着數據量尤其是非結構化數據的急劇增長,數據的分析與理解已經遠遠超過人類的理解與分析速度,在某些應用場景甚至會出現隨着數據的增長而應用效能下降的“拉弗曲線”效應,困擾 ...
一. 知識圖譜和金融領域簡述 什么是知識圖譜? 借鑒其中一個理解: 知識圖譜主要的目標是用來描述真實世界中間存在的各種實體和概念,以及它們之間的關聯關系。 具體理論知識就不在此贅述,對於這個抽象的概念會有一篇文章來列舉一個代表性的例子。 知識圖譜起源於語義網絡,最初由Google ...