动手学关系抽取-知识图谱基础篇

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KGB知识图谱在智能问答方向发挥技术特色

智能问答即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。与对话系统、对话机器人的交互式对话不同，智能问答具有以下特点：答案：回答的答案是知识库中的实体或实体关系，或者no-answer（即该问题在KB中找不到答案），当然这里答案不一定唯一，比如中国的城市有哪些。而对话系统则回复的是自然语言句子，有时甚至需要考虑上下文语境。评价标准：召回率(Recall)，精

大数据挖掘 ·  986阅读 ·  2020-01-20 16:50:47

NLPIR系统构建知识图谱助力智能客服服务

目前，市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品，90%以上的企业都可以直接接入，数据保存在云端或者机器人公司的数据库，部署非常方便。同时，对于一些大型集团公司或者金融类企业，对数据保密性要求比较高的，也可以实施落地化部署，所有数据均存放在企业本地服务器上。智能客服机器人的应用场景有哪些寒暄闲聊，有趣互动丰富的寒暄语库，贴合业务场景，模拟真人对话亲切自然。意向初筛，精准分流机器人通过消息过

大数据挖掘 ·  591阅读 ·  2020-01-16 15:25:41

NLPIR搭建行业知识图谱实现智能客服应用

近几年，随着人工智能技术的深入发展及在各行各业加快落地化部署，客服行业已逐渐成为了人工智能技术众多落地应用中的重点应用场景。不少企业已经采用了智能客服机器人来替代大部分人工客服，并组建了智能化客服系统，由原来的大量人工客服模式转变为智能客服机器人+少量人工客服模式。智能客服机器人能全渠道连接客户，覆盖与客户接触的各类渠道，支持网页、QQ、H5、APP、微信公众号、微博等在线沟通，具备PC端和移动端

大数据挖掘 ·  371阅读 ·  2020-01-13 15:40:39

NLPIR运用知识图谱技术提供司法裁判依据

人工智能通过建立知识图谱，在司法裁判领域运用范围相当广泛，基本上涵盖法官决策的全过程。今天列举几种知识图谱在司法领域的应用场景。1.庭前抽剥案件筋骨，形成争议焦点依托电子卷宗随案同步生成系统，通过OCR技术，使电子卷宗转变为可复制、结构化、数据化的电子文件，实现案件信息自动回填，方便法官快速定位、检索相应内容及复制引用文字。通过构建法律知识图谱，运用自然语言处理、语义分析等技术自动提取和比对公诉意

大数据挖掘 ·  730阅读 ·  2019-12-30 12:02:13

SPARQL入门（一）SPARQL简介与简单使用

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jclian91 ·  604阅读 ·  2019-05-16 10:20:56

语音对话系统的设计要点与多轮对话的重要性

如今，ASR与TTS技术相对来将已经成熟，自然语言的表示和理解已经取得了很大的进展，在行业的竞争壁垒中也逐步削弱，未来智能对话机器人的核心竞争力在于理解了用户的意图之后所提供的差异化服务。下面我就在产品角度聊聊语音对话机器人的喜相关知识点，希望带给各位一些思考。

Aladengodman ·  575阅读 ·  2018-12-05 15:46:20

基于向量空间的知识图谱查询及结果解释

知识图谱是一个宏大的数据模型，可以构建庞大的“知识”网络，包含世间万物构成的“实体”以及它们之间的“关系”，图文并茂地展现知识方方面面地“属性”，让人们更便捷地获取信息、找到所求。为了让大家对知识图谱有更深入的认识，今天这篇文章将由东南大学计算机科学与工程学院王萌老师为我们讲解基于向量空间的知识图谱查询及结果解释。以下为王萌老师的演讲实录深度学习和知识图谱的结合，目前是整个AI最新、最热的一个方向

PaddleWeekly ·  728阅读 ·  2018-10-01 14:56:33

一文详解达观数据知识图谱技术与应用——技术直播回顾

讲师|桂洪冠来源|AI科技大本营在线公开课本文根据达观数据桂洪冠在“达观杯”文本智能处理挑战赛期间的技术直播分享整理而成，内容略有删减。▌一、知识图谱的概述我们先直观的来看一下什么是知识图谱，下面有一张图，从这张图里可以看到，这个图里圆圈是节点，节点之间有一些带箭头的边来连成，这个节点实际上相当于知识图谱里的实体或者概念，边连线表示实体之间的关系。知识图谱本质上是一种大型的语义网络，它旨在描述客观

大数据专家 ·  1634阅读 ·  2018-09-26 15:34:25