達觀數據 知識圖譜平台 知識圖譜構建與應用 知識圖譜Schema 結構化數據->知識圖譜 非結構化數據->知識圖譜 NER NER方法 基於規則的NER 基於淺層模型的NER 基於BiLSTM-CRF的NER（14～18年 ...

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 ...

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 ...

human-in-the-loop，知識圖譜鏈路長 entities、attributes、concepts、relationships Monitor ASR 自動加標點 知識圖譜構建 set + pos dep-parser 規則方式（抱團規則 ...

知識圖譜的構建技術主要有自頂向下和自底向上兩種： 其中自頂向下構建是指借助百科類網站等結構化數據源，從高質量數據中提取本體和模式信息，加入到知識庫里。 而自底向上構建，則是借助一定的技術手段，從公開采集的數據中提取出資源模式，選擇其中置信度較高的信息，加入到知識庫中。 在知識圖譜 ...

知識圖譜（Knowledge Graph）以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系，將互聯網信息表達成更接近人類認知世界的形式，目前主要應用於搜索、推薦、智能問答等領域，接下來會簡要整理目前主要的KG落地應用。 1. 搜索 知識圖譜技術最先應用於搜索，最初由谷歌 ...