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沉淀书会2020
0125-知识图谱-Tao 关...

0125-知识图谱-Tao

关系抽取指的是自动识别实体间的语义关系。关系抽取分为限定域关系抽取和开放域关系抽取。限定域关系抽取有基于模板的方法,该方法首先对句子进行词性标注,然后抽取出相应的语法模板,把得到的模板利用矩阵进行聚类,把同一类的模板聚在一起。

0125-知识图谱-Tao

关系抽取指的是自动识别实体间的语义关系。关系抽取分为限定域关系抽取和开放域关系抽取。限定域关系抽取有基于模板的方法,该方法首先对句子进行词性标注,然后抽取出相应的语法模板,把得到的模板利用矩阵进行聚类,把同一类的模板聚在一起。

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0124-知识图谱-Tao 实...

0124-知识图谱-Tao

实体消岐还有基于实体链接的方法。实体链接主要分两个步骤:一是链接候选过滤,也就是根据规则或知识过滤掉实体指称项不可能指向的大部分实体,仅剩下少部分供候选。二就是实体链接过程,实体链接有多种方法,有基于向量空间的方法,也就是把实体和实体指称项都表示为向量,计算向量的相似度来实现一致性打分,还有主题一致性模型,即计算上下文实体集合和候选实体概念间的关系进行一致性打分,以上方法均针对单个实体指称项,考虑到所有实体指称项时称为协同实体链接,该方法主要思想是把协同实体链接看作一个优化任务,其目标函数由两部分组成,一部分对所有实体指称项的目标实体间的关系进行建模,另一部分对实...

0124-知识图谱-Tao

实体消岐还有基于实体链接的方法。实体链接主要分两个步骤:一是链接候选过滤,也就是根据规则或知识过滤掉实体指称项不可能指向的大部分实体,仅剩下少部分供候选。二就是实体链接过程,实体链接有多种方法,有基于向量空间的方法,也就是把实体和实体指称项都表示为向量,计算向量的相似度来实现一致性打分,还有主题一致性模型,即计算上下文实体集合和候选实体概念间的关系进行一致性打分,以上方法均针对单个实体指称项,考虑到所有实体指称项时称为协同实体链接,该方法主要思想是把协同实体链接看作一个优化任务,其目标函数由两部分组成,一部分对所有实体指称项的目标实体间的关系进行建模,另一部分对实体指称项与其目标实体间一致性进行建模。后来出现了基于神经网络的实体消岐方法,一般为利用神经网络得到实体表示,通过学习到的实体表示来计算与候选实体的相似度,从而提升实体消岐的效果。基于神经网络的方法易于捕捉深层语义,性能较好。

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0123-知识图谱-Tao 计...

0123-知识图谱-Tao

计算实体指称相似度主要有三种方法,一是计算表层特征,这种方法通常是BoW模型的延伸,或者使用CRF模型和n-gram特征。二是基于拓展特征,主要思想就是利用现有的知识库如Wikipedia抽取到实体的各种属性,可以利用这些属性信息来重构聚类,若两聚类指称项使用同一E-Mail地址则可合并这两个聚类。三是使用社会化网络,为实体建立社会化网络,通过图算法来计算实体指称项间的相似度,相关的应用有利用网页链接结构来判断人物实体间的相似度从而实现实体消岐。

0123-知识图谱-Tao

计算实体指称相似度主要有三种方法,一是计算表层特征,这种方法通常是BoW模型的延伸,或者使用CRF模型和n-gram特征。二是基于拓展特征,主要思想就是利用现有的知识库如Wikipedia抽取到实体的各种属性,可以利用这些属性信息来重构聚类,若两聚类指称项使用同一E-Mail地址则可合并这两个聚类。三是使用社会化网络,为实体建立社会化网络,通过图算法来计算实体指称项间的相似度,相关的应用有利用网页链接结构来判断人物实体间的相似度从而实现实体消岐。

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0122-知识图谱-Tao 实...

0122-知识图谱-Tao

实体消岐任务这里才开始用到一些无监督学习方法,绝大多数实体消岐系统都采用聚类算法来消岐,通过聚类来使类别对应到一个实体,从而实现消岐。

0122-知识图谱-Tao

实体消岐任务这里才开始用到一些无监督学习方法,绝大多数实体消岐系统都采用聚类算法来消岐,通过聚类来使类别对应到一个实体,从而实现消岐。

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0119-知识图谱-Tao 细...

0119-知识图谱-Tao

细粒度实体识别重要的是人工制定类别以及提供高质量的语料,其效果与人工关系密切。这样一来,实体拓展就显得尤为必要。给定一些实体,让机器学会举一反三,从文本中提取出同类实体。这本书看到现在感觉就是一篇大综述,具体实践还是要找到对应的论文做进一步研究。

0119-知识图谱-Tao

细粒度实体识别重要的是人工制定类别以及提供高质量的语料,其效果与人工关系密切。这样一来,实体拓展就显得尤为必要。给定一些实体,让机器学会举一反三,从文本中提取出同类实体。这本书看到现在感觉就是一篇大综述,具体实践还是要找到对应的论文做进一步研究。

绒乳小桃
火箭少女101最后一场FLOW...

火箭少女101最后一场FLOWER

第一次狗现场和同学一起去的,

挺开心的!有机会一定要去狗一次现场

1551结束以后就和失恋了一样,赖美云今年六月再见!


火箭少女101最后一场FLOWER

第一次狗现场和同学一起去的,

挺开心的!有机会一定要去狗一次现场

1551结束以后就和失恋了一样,赖美云今年六月再见!


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0118-统计学习方法-Tao...

0118-统计学习方法-Tao

见blog.idrey.com/2020/slmnotes-1

0118-统计学习方法-Tao

见blog.idrey.com/2020/slmnotes-1

沉淀书会2020
0117-知识图谱-Tao 命...

0117-知识图谱-Tao

命名实体识别经历了从基于规则到基于神经网络的发展历程。之前试过用隐马尔科夫做命名实体识别,效果还可以,其主要依赖于训练语料。基于神经网络的方法一般是使用双向LSTM对文本进行特征表示。

0117-知识图谱-Tao

命名实体识别经历了从基于规则到基于神经网络的发展历程。之前试过用隐马尔科夫做命名实体识别,效果还可以,其主要依赖于训练语料。基于神经网络的方法一般是使用双向LSTM对文本进行特征表示。

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0116-知识图谱-Tao 知...

0116-知识图谱-Tao

知识融合主要有三个任务,框架匹配,实体对齐,冲突检测与消解。表示学习中的很多东西都可以用到实体对齐上来,把两个知识库映射到同一语义空间上,然后计算向量相似度来完成实体对齐。

现有许多知识融合框架大体上的思路是先计算相似度,然后采用一些策略如贪心进行对齐融合,例如Falcon和SigMa,Anchor-Flood的策略有点类似归并。而PARIS比较特别,其基于全局概率进行知识融合,可以在没有先验知识和参数调节的情况下完成对齐过程。

0116-知识图谱-Tao

知识融合主要有三个任务,框架匹配,实体对齐,冲突检测与消解。表示学习中的很多东西都可以用到实体对齐上来,把两个知识库映射到同一语义空间上,然后计算向量相似度来完成实体对齐。

现有许多知识融合框架大体上的思路是先计算相似度,然后采用一些策略如贪心进行对齐融合,例如Falcon和SigMa,Anchor-Flood的策略有点类似归并。而PARIS比较特别,其基于全局概率进行知识融合,可以在没有先验知识和参数调节的情况下完成对齐过程。

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0115-知识图谱-Tao 1...

0115-知识图谱-Tao

1.知识图谱的数值化表示主要有两种方式,基于张量分解的表示学习方法和基于能量函数的表示学习方法。

2.人工构建知识图谱主要可以分为如下六个主要阶段,确定领域和任务,体系复用,罗列要素,确定分类体系,定义属性及关系,定义约束。

0115-知识图谱-Tao

1.知识图谱的数值化表示主要有两种方式,基于张量分解的表示学习方法和基于能量函数的表示学习方法。

2.人工构建知识图谱主要可以分为如下六个主要阶段,确定领域和任务,体系复用,罗列要素,确定分类体系,定义属性及关系,定义约束。

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0112-知识图谱-Tao 以...

0112-知识图谱-Tao

以前上课接触过逻辑图,现在又了解到知识图谱,两者的知识表示非常类似,但前者是为了帮助人的学习,后者是为机器而构建。分属不同的领域但大家的想法都是相通的。

0112-知识图谱-Tao

以前上课接触过逻辑图,现在又了解到知识图谱,两者的知识表示非常类似,但前者是为了帮助人的学习,后者是为机器而构建。分属不同的领域但大家的想法都是相通的。

沉淀书会2020
0111-知识图谱-Tao 框...

0111-知识图谱-Tao

框架表示法和在知识表示方面更进一步,通用的表达能力使其易于融合知识和处理个体之间的关系。脚本表示感觉只是事件在时间上的拆分序列,欠缺深度,不能很好描述事物间的属性。

0111-知识图谱-Tao

框架表示法和在知识表示方面更进一步,通用的表达能力使其易于融合知识和处理个体之间的关系。脚本表示感觉只是事件在时间上的拆分序列,欠缺深度,不能很好描述事物间的属性。

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0110-知识图谱-Tao 命...

0110-知识图谱-Tao

命题逻辑和谓词逻辑更像是为数学推理发明的工具而非为了知识表示。语义网则是大型事件与关系的集合,感觉在抽象知识方面还有所欠缺。

0110-知识图谱-Tao

命题逻辑和谓词逻辑更像是为数学推理发明的工具而非为了知识表示。语义网则是大型事件与关系的集合,感觉在抽象知识方面还有所欠缺。

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0107-知识图谱-Tao 1...

0107-知识图谱-Tao

1.从非结构化纯文本数据中获取知识被称作文本信息抽取,其主要有这几个方面:实体识别(NER),实体消分歧,关系抽取,事件抽取。

2.以符号表示为基础的的知识图谱正不断和深度学习结合起来以提升词向量的表示效果


0107-知识图谱-Tao

1.从非结构化纯文本数据中获取知识被称作文本信息抽取,其主要有这几个方面:实体识别(NER),实体消分歧,关系抽取,事件抽取。

2.以符号表示为基础的的知识图谱正不断和深度学习结合起来以提升词向量的表示效果


沉淀书会2020
0106-知识图谱-Tao 人...

0106-知识图谱-Tao

人的思考和推理等行为离不开知识,如果要提高计算机的智能化水平,知识也是必不可少的。而日常的文本通常是非结构化的,计算机无法理解,因此需要专门构建知识图谱为计算机提供知识的形式化表达。具体而言,数据的结构化以及和已有的结构化数据进行关联就构成知识图谱。

0106-知识图谱-Tao

人的思考和推理等行为离不开知识,如果要提高计算机的智能化水平,知识也是必不可少的。而日常的文本通常是非结构化的,计算机无法理解,因此需要专门构建知识图谱为计算机提供知识的形式化表达。具体而言,数据的结构化以及和已有的结构化数据进行关联就构成知识图谱。

沉淀书会2020

2020斩书第一期书单-Tao

1.知识图谱,两周

2.统计学习方法,四周

3.神经网络与深度学习,四周

4.第二周开始,论文阅读,每周至少两篇

1.知识图谱,两周

2.统计学习方法,四周

3.神经网络与深度学习,四周

4.第二周开始,论文阅读,每周至少两篇

名为你的深渊

191227 韬韬更新ins一则

Mu First Vlog🔥🔥🔥🔥🌈🌈🌈🌈

191227 韬韬更新ins一则

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名为你的深渊

191227 韬韬更新ins一则

保佑🙏

191227 韬韬更新ins一则

保佑🙏

名为你的深渊

191227 韬韬更新ins一则

这首歌写了我跟我最好的朋友们从开始到现在发生的印象最深刻的一些故事和我最想感叹的话,我用了半年的时间来回忆我们的故事写了半年的文章,从文章里重新写成歌词在编曲在写的旋律,其实如果算制作周期这首歌真的用了我很久…希望你们喜欢,希望有更多人能听到我的音乐。谢谢大家爱你们。🌈

191227 韬韬更新ins一则

这首歌写了我跟我最好的朋友们从开始到现在发生的印象最深刻的一些故事和我最想感叹的话,我用了半年的时间来回忆我们的故事写了半年的文章,从文章里重新写成歌词在编曲在写的旋律,其实如果算制作周期这首歌真的用了我很久…希望你们喜欢,希望有更多人能听到我的音乐。谢谢大家爱你们。🌈

名为你的深渊

191222 韬韬更新ins一则

🐬

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