通过例句介绍Sparql的使用 1 简介 SPARQL的定义，是一个递归的定义，为SPARQL Protocal and RDF Query Language，是W3C制定的RDF知识图谱标准查询语言，大部分的图数据库都支持SPARQL查询。SPARQL在语法上借鉴了SQL。SPARQL是针对RDF ...
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2019-07-25 12:10:58
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HTML5前端知识图谱 https://blog.csdn.net/kyl282889543/article/details/86755510 ...
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2019-07-20 09:43:42
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关系抽取 信息抽取（Information Extraction, IE）旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取（Relation Extraction, RE）是其中的重要子任务之一，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系，是自然语言 ...
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2019-06-29 19:09:21
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第三章 实体识别与链接 1. 任务定义、目标和研究意义 实体是文本中承载信息的重要语言单位，也是知识图谱的核心单元。 命名实体识别是指识别文本中的命名性实体，并将其划分到指定类别的任 务[Chinchor & Robinson, 1997]。常用实体类别包括人名、地名、机构名、日期等。 实体链接主要 ...
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2019-06-25 09:23:10
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1. 问答系统 定义: 根据问题(query)直接搜索出答案，而不是文档 2. 基于知识图谱的问答系统 分类： 1）语义解析(Semantic Parsing)： 问句转化为形式化查询语句，结构化查询得到答案 2）语义检索(Answer Retrieval)：简单搜索得到候选答案，利用问题和候选答案 ...
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2019-06-25 00:35:32
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既然决定了以知识图谱作为研究方向，文献综述是必不可少的。 本文主要总结《知识图谱发展报告（2018）-中国中文信息学会》 1. 知识图谱的研究目标与意义 （略） 2. 知识工程的发展历程 3. 知识图谱技术 人们通过概念掌握对客观世界的理解，概念是对客观世界事物的抽象，是将 人们对世界认知联系在一起 ...
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2019-06-22 11:04:47
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自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的 BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能。因此，我们获取 BERT 隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。 但是，已有的预 ...
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2019-05-31 01:10:57
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命名实体识别（NER）是自然语言处理的一个基础任务，其目的是识别出语料中的人名、地名、组织机构名等命名实体，一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）。NER是信息抽取、机器翻译、知识图谱等多种自然语言处理任务必不可少的组成部分。 NER方法大致 ...
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2019-05-20 01:13:17
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从一开始的Google搜索，到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释 ...
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2019-05-16 15:07:36
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