中国AI通讯知识图谱技术的相关内容

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——7.22 知识图谱应用的基本技术

7.22 知识图谱应用的基本技术要想在文本应用中使用知识图谱，必不可少的先决步骤是将知识图谱和文本对应起来。常用方法有实体标注（Entity Linking）和实体搜索（EntitySearch）两种。实体标注实体标注的任务是自动标识出文本里出现的实体。比如在“卡耐基梅隆大学是位于宾州匹兹堡的一所私立研究性大学”这句话里，实体标注系统会识别出它提到了“卡耐基梅隆”、“宾夕法尼亚”、“匹兹堡”....

文章 2017-09-04 来自：开发者社区

《中国人工智能学会通讯》——6.14 知识图谱中的推理技术

6.14 知识图谱中的推理技术知识图谱的概念由谷歌 2012 年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎。知识图谱本质上是一种叫做语义网络（semantic network）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库，其中图的结点代表实体（entity）或者概念（concept），而图的边代表实体 / 概念之间的各种语义关系，比如说两个实体之间的相似关系。谷歌知识图谱很重要的一部分是一个大规模的协同合作....

文章 2017-09-01 来自：开发者社区

中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自适应中文分词技术

引言知识图谱用于描述真实世界中存在的各种实体和概念，知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段[1]。知识图谱的构建可分为信息抽取、知识融合和知识计算三部分，其中信息抽取是知识图谱构建的基础，主要面向各种非结构化数据、半结构化数据和自由文本数据。这里，自由文本数据作为一种非结构化数据，是构建知识图谱的主要数据来源。因此，从中文自由文本中获取知识需要利用自然语....

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更新时间 2022-11-07 16:35:50

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