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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一、Django请求生命周期 浏览器 → wsgi模块 → 中间件 → urls控制器 → 视图函数 → 数据库/模板渲染 ↑ ↓ * ← wsgi模块 ← 中间件 ← 识图函数 ← * 二、中间件介绍 中间件顾名思义 是介于request与response处理之间的一道处理过程 相比较轻量级 并且 ...
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2019-06-24 12:40:24
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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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1950-1970第一次浪潮 逻辑推理为代表，逻辑理论家，1952年证明了罗素和怀特海《数学原理》的38条定理，63年证明了全部52条定理，2.85证明得比罗素证明得更巧妙，75年获得图灵奖，仅有逻辑能力实现不了人工智能，进入低潮 二次浪潮 70年代中期，让机器拥有知识，专家系统出现，知识之父 94 ...
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2019-06-22 10:18:32
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WaveNet vocoder位于github的位置，https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder 一、配置时的环境 操作系统：win10 python环境工具：Anaconda 4.5.3 python版本：3.6 二、操作步骤 简单说明：其实在github中的r ...
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2019-06-19 00:31:48
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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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整理一下第六章学到的知识 图的定义 图，是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为：G（V，E），其中，G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。 （线性表中可以没有元素，称为空表。树中可以没有结点，叫做空树。但是在图中不允许没有顶点，可以没有边。） 一些术语： 无向边： ...
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2019-05-19 23:22:05
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在第十一和第十二周的学习中，我了解到了有关图的一些知识，图是一种比线性表和树更为复杂的数据结构，她不像线性表一样，数据元素之间具有线性关系，每个元素对应一个前驱和一个后继，她也不像树一样，数据元素之间有明显的层次关系，简而言之，在图结构中，结点之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相 ...
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2019-05-19 18:13:42
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