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  • 英汉非等值习语分类知识库的构建及应用
    留学翻译英汉非等值习语分类知识库的构建及应用作者:马立东 刘原里来源:《辞书研究》2014年第04期recipient        摘要文章主要探讨英汉非等值英语习语分类知识库的构建和应用问题。根据英汉习语非等值现象的特点进行分类,并在此基础上进行多视角分类标注,采用标识、括注、警示和说明等显性补偿手段补充必要信息。所建知识库数据采用turkeyXML语言
    时间:2023-07-26  热度:17℃
  • 基于知识库支持的信息安全风险评估流程设计
    SYS SECURITY    系统安全一、信息安全风险评估现状一般而言,风险被认为是可能性(likelihood)和影响(impact)的函数。在信息安全情境中,可能性和影响则来源于对资产价值(ast)、威胁(threat)、脆弱性(vulnerability)和控制(control)及其相互组合的判断[1-2]。显然,这些判断一般都是定性的,依赖于专家经验[3],其中
    时间:2023-07-06  热度:11℃
  • 融合事实文本的知识库问答方法
    第34卷第3期2021年3月模式识别与人工智能Pattern Recognition and Artificial IntelligenceVol.34No.3Mar.2021融合事实文本的知识库问答方法王广祥1,2何世柱3刘康3余正涛1,2高盛祥1,2郭军军1,2摘要在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事
    时间:2023-06-24  热度:5℃
  • 知识图谱文献综述(第二章知识表示学习)
    知识图谱⽂献综述(第⼆章知识表⽰学习)第⼆章知识表⽰学习1. 任务定义、⽬标和研究意义  知识表⽰是知识获取与应⽤的基础,因此知识表⽰学习问题,是贯穿知识库的构建与应⽤全过程的关键问题。⼈们通常以⽹络的形式组织知识库中的知识,⽹络中每个节点代表实体(⼈名、地名、机构名、概念等),⽽每条连边则代表实体间的关系。然⽽,基于⽹络形式的知识表⽰⾯临诸多挑战性难题,主要包括如下两个⽅⾯: 
    时间:2023-06-24  热度:16℃
  • 知识图谱基础(一)-什么是知识图谱
    知识图谱基础(⼀)-什么是知识图谱笔者是⼀只已经离职的AI产品经理,主要擅长的⽅向是知识图谱与⾃然语⾔处理,写这些⽂章是为了总结归纳⽬前已经搭建的知识体系,也在于科普。如有不对,请指正。知识图谱的定义知识图谱在国内属于⼀个⽐较新兴的概念,国内⽬前paper都⽐较少,应⽤⽅主要集中在BAT这类⼿握海量数据的企业,这个概念是google在2012年提出的,当时主要是为了将传统的keyword-ba
    时间:2023-06-24  热度:19℃
  • 知识图谱文献综述
    知识图谱⽂献综述⽂章⽬录知识库是基于知识的系统数据库。并不是所有具有智能的程序都拥有知识库,只有基于知识的系统才拥有知识库。许多应⽤程序都利⽤知识,其中有的还达到了很⾼的⽔平,但是,这些应⽤程序可能并不是基于知识的系统,它们也不拥有知识库。⼀般的应⽤程序与基于知识的系统之间的区别在于:⼀般的应⽤程序是把问题求解的知识隐含地编码在程序中,⽽基于知识的系统则将应⽤领域的问题求解知识显式地表达,并单独地
    时间:2023-06-24  热度:10℃
  • 中文异构百科知识库实体对齐
    fruit可数吗中文异构百科知识库实体对齐英语记忆术软件开发培训班作者:黄峻福 李天瑞 贾真 景运革 张涛来源:《计算机应用》2016年第07期        摘要:针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题,提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先,基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库,通过统计
    时间:2023-06-24  热度:7℃
  • 知识图谱(以金融知识图谱为例)
    知识图谱(以⾦融知识图谱为例)无子嗣【1】De Abreu, D., Flores, A., Palma, G., Pestana, V., Pinero, J., Queipo, J., … & Vidal, M. E. (2013). Choosing Between Graph Databas and RDF Engines for Consuming and Mining Li
    时间:2023-06-24  热度:11℃
  • 知识图谱最新论文清单(附论文解读)
    知识图谱最新论⽂清单(附论⽂解读)精选 6 篇来⾃ EMNLP 2018、ISWC 2018、NAACL 2018、ACL 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关⼯作,带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。EMNLP 2018■ 论⽂解读 | 康矫健,浙江⼤学硕⼠,研究⽅向为知识图谱、⾃然语⾔处理论⽂链接:源码链接:论⽂动机当前知识库补全的⽅法主要是将实体和关系嵌⼊到⼀个低维的向量空间
    时间:2023-06-09  热度:16℃
  • 融合事实文本的知识库问答方法
    第34卷第3期2021年3月模式识别与人工智能Pattern Recognition and Artificial IntelligenceVol.34No.3Mar.2021融合事实文本的知识库问答方法王广祥1,2何世柱3刘康3余正涛1,2高盛祥1,2郭军军1,2摘要在自然语言问题中,由于知识库中关系表达的多样化,通过表示学习匹配知识库问答的答案仍是一项艰巨任务.为了弥补上述不足,文中提出融合事
    时间:2023-06-09  热度:24℃
  • 知识图谱文献综述(第二章知识表示学习)
    知识图谱⽂献综述(第⼆章知识表⽰学习)第⼆章知识表⽰学习1. 任务定义、⽬标和研究意义  知识表⽰是知识获取与应⽤的基础,因此知识表⽰学习问题,是贯穿知识库的构建与应⽤全过程的关键问题。⼈们通常以⽹络的形式组织知识库中的知识,⽹络中每个节点代表实体(⼈名、地名、机构名、概念等),⽽每条连边则代表实体间的关系。然⽽,基于⽹络形式的知识表⽰⾯临诸多挑战性难题,主要包括如下两个⽅⾯: 
    时间:2023-06-09  热度:13℃
  • 中文异构百科知识库实体对齐
    中文异构百科知识库实体对齐作者:黄峻福 李天瑞 贾真 景运革 张涛什么是市场调查来源:《计算机应用》2016年第07期带木字旁的男孩名字        摘要:针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题,提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先,基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库,通过统计方法构造
    时间:2023-06-09  热度:27℃
  • 知识图谱文献综述(第二章知识表示学习)
    知识图谱⽂献综述(第⼆章知识表⽰学习)第⼆章知识表⽰学习1. 任务定义、⽬标和研究意义  知识表⽰是知识获取与应⽤的基础,因此知识表⽰学习问题,是贯穿知识库的构建与应⽤全过程的关键问题。⼈们通常以⽹络的形式组织知识库中的知识,⽹络中每个节点代表实体(⼈名、地名、机构名、概念等),⽽每条连边则代表实体间的关系。然⽽,基于⽹络形式的知识表⽰⾯临诸多挑战性难题,主要包括如下两个⽅⾯: 
    时间:2023-06-09  热度:11℃
  • 知识图谱文献综述
    知识图谱⽂献综述⽂章⽬录知识库是基于知识的系统数据库。并不是所有具有智能的程序都拥有知识库,只有基于知识的系统才拥有知识库。许多应⽤程序都利⽤知识,其中有的还达到了很⾼的⽔平,但是,这些应⽤程序可能并不是基于知识的系统,它们也不拥有知识库。⼀般的应⽤程序与基于知识的系统之间的区别在于:⼀般的应⽤程序是把问题求解的知识隐含地编码在程序中,⽽基于知识的系统则将应⽤领域的问题求解知识显式地表达,并单独地
    时间:2023-06-09  热度:15℃
  • 基于图的中文集成实体链接算法
    基于图的中文集成实体链接算法刘峤;钟云;李杨;刘瑶;秦志光【摘 要】嘉庆帝实体链接(entity linking)是知识库扩容的核心关键技术,传统的实体链接方法通常受制于本地知识库的知识水平,而且忽略共现实体间的语义相关性.提出了一种基于图的中文集成实体链接方法,不仅能够充分利用知识库中实体间的结构化关系,而且能够通过增量证据挖掘获取外部知识,从而实现对同一文本中出现的多个歧义实体的批量实体链接.
    时间:2023-06-09  热度:15℃
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