基於知識圖譜的問答
1. 問答系統的分類 非結構化的知識源 單文檔閱讀理解（Single-document Reading Comprehension）：單一文檔尋找答案 多文檔閱讀理解（Multi-document Reading Comprehension）：多個文檔檢索答案 結構化 ...
原文：四、【轉】基於知識圖譜的推薦系統(KGRS)綜述
以下文章來源於AI自然語言處理與知識圖譜 ，作者Elesdspline 導語 本文是 年針對知識圖譜作為輔助信息用於推薦系統的一篇綜述。知識圖譜對於推薦系統不僅能夠進行更精確的個性化推薦，而且對推薦也是具有可解釋性的，有跡可循。 本文匯總了近些年來知識圖譜輔助推薦系統的一些研究工作，並按不同的方法進行划分類別 下圖是我根據論文畫出的大綱方法類別圖 除此之外，匯總了不同場景下的知識圖譜數據集，涵蓋 ...
2021-02-17 15:15 0 367 推薦指數：
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Reference: 推薦算法不夠精准？讓知識圖譜來解決 個性化推薦系統作為一種信息過濾的重要手段，是當前解決信息超載問題的最有效的方法之一，是面向用戶的互聯網產品的核心技術。 推薦系統的任務和難點 按照預測對象的不同，推薦系統一般可以分成兩類：一類是評分預測（rating ...
推薦系統與知識圖譜(2)
Ref：如何將知識圖譜特征學習應用到推薦系統？ 將知識圖譜作為輔助信息引入到推薦系統中可以有效地解決傳統推薦系統存在的稀疏性和冷啟動問題，近幾年有很多研究人員在做相關的工作。目前，將知識圖譜特征學習應用到推薦系統中主要通過三種方式——依次學習、聯合學習、以及交替學習。 依次學習 ...
知識圖譜+推薦系統（一）
知識圖譜作為認知智能的重要一環，知識賦能的智能推薦將成為未來推薦的主流。智能推薦表現在多個方面，包括場景化推薦、任務型推薦、冷啟動場景下推薦、跨領域推薦、知識型推薦[1] 1）場景化推薦 比如用戶在淘寶上搜“沙灘褲”、“沙灘鞋”，可以推測這個用戶很有可能要去沙灘度假。那么平台是否能推薦“泳衣 ...
推薦系統（6）---知識圖譜 + 個性化推薦
轉： 鏈接：https://www.jianshu.com/p/6a5e796499e8鏈接：https://www.cnblogs.com/niuxichuan/p/9317711.html 一、知識圖譜 背景： 知識圖譜於2012年5月17日由Google正式提出，其初衷 ...
《基於知識圖譜的人機對話系統方法與實踐》2018-10-劉升平-雲知聲
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/vRsqMgBUI6Nv1ieFDx5jDQ 語言與知識的關系如下圖所示。比如一句話可以算作語言，為了理解語言需要依賴大量的知識。 VUI + GUI 是主流。 VUI是IoT時代的主要交互方式。 雲知聲車載產品 ...
（轉）知識圖譜研究綜述: 表示學習、知識獲取與應用
摘要 人類知識提供了對世界的認知理解。表征實體間結構關系的知識圖譜已經成為認知和人類智能研究的一個日益流行的方向。在本次綜述論文中，我們對知識圖譜進行了全面的綜述，涵蓋了知識圖譜表示學習、知識獲取與補全、時序知識圖譜、知識感知應用等方面的研究課題，並總結了最近的突破和未來的研究方向 ...