知识图谱de构建与应用(七):大规模知识图谱预训练
目录
7.1 知识预训练概述
7.1.1 预训练语言模型
7.1.2 知识图谱中的结构化上下文信息
7.1.3 基于知识增强的预训练模型
7.1.4 预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别
7.2 商品知识图谱静态预训练模型
7.2.1 预训练知识图谱查询框架
7.2.2 预训练知识图谱查询模块
7.2.3 预训练知识图谱查询服务
7.2.4 在任务模块中使用查询服务
7.3 商品知识图谱动态预训练模型
目录
7.1 知识预训练概述
7.1.1 预训练语言模型
7.1.2 知识图谱中的结构化上下文信息
7.1.3 基于知识增强的预训练模型
7.1.4 预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别
7.2 商品知识图谱静态预训练模型
7.2.1 预训练知识图谱查询框架
7.2.2 预训练知识图谱查询模块
7.2.3 预训练知识图谱查询服务
7.2.4 在任务模块中使用查询服务
7.3 商品知识图谱动态预训练模型
目录 7.1 知识预训练概述 7.1.1 预训练语言模型 7.1.2 知识图谱中的结构化上下文信息 7.1.3 基于知识增强的预训练模型 7.1.4 预训练知识图谱模
目录 6.1 知识图谱的存储 6.1.1 数据模型 6.1.2 存储系统选型 6.1.3 图查询语言 6.1.4 关键技术与选择 6.2 知识图谱的服务 6.2.
目录 5.1 知识推理概述 5.1.1 知识推理的作用 5.1.2 专家系统与知识推理 5.1.3 神经网络与知识推理 5.2 基于符号逻辑的知识推理 5.2.1
目录 4.1 知识获取概述 4.1.1 知识获取相关任务 4.1.2 知识获取相关测评会议 4.2 命名实体识别 4.2.1 命名实体识别概览 4.2.2 标注体系
目录 2.1 知识表示简介 2.1.1 基于符号逻辑的知识表示方法 2.1.2 面向互联网的知识表示方法 2.1.3 基于连续向量的知识表示 2.2 行业知识建模
本章首先介绍知识融合的定义、难点和流程,接着概括性地介绍本体对齐和实体对齐的常用方法,最后介绍知识融合在工业领域实践过程中的方法和评估体系。 3.1 知识融合概述 3
本章首先介绍工业场景下知识图谱的概况和分类,然后概括性地介绍知识图谱实践过程中的一些基本原则和方法,最后介绍建设、维护大规模知识图谱所需的系统,以及该系统相应的架构设计。
知识图谱怎么用 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG
维基百科对知识图谱给出的词条解释仍然沿用了谷歌的定义,即:知识图谱是谷歌用于增强其搜索引擎功能的辅助知识库.然而从业界的发展动态来看 ,这个定义显得过于简单。微软
信息技术的发展不断推动着互联网技术的变革,Web技术作为互联网时 代的标志性技术,正处于这场技术变革的核心。从网页的链接 ( W e b 1 .0)到 数据的链接
还没有评论,来说两句吧...