ERNIE：知识图谱结合BERT才是「有文化」的语言模型

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,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理…

PHP丨PHP基础知识之PHP基础入门——函数「理论篇」

前两天讲过PHP基础知识的判断条件和流程控制,今天来讲讲PHP基础知识之PHP基础入门--函数! 一.函数的声明与使用 1.函数名是标识符之一,只能有数字字母下划线,开头不能是数字. 函数名的命名,须符合"小驼峰法则":myNameIsXiaoxi my_name_is_xiaoxi 函数名不区分大小写.func() Func() FUNC() 都可以函数名不能与已有的函数名重复,不能与系统函数名重复. 2.function_exists("func1");用于检…

PHP丨PHP基础知识之流程控制WHILE循环「理论篇」

昨天讲完FOR循环今天来讲讲他的兄弟WHILE循环!进入正题: while是计算机的一种基本循环模式.当满足条件时进入循环,进入循环后,当条件不满足时,跳出循环.while语句的一般表达式为:while(表达式){循环体}. 典型循环 WHILE <条件> <语句体> end while do while <条件> <语句体> loop 语法 javascript JavaScript中while循环的目的是为了反复执行语句或代码块. 只要指定条件为true…

PHP丨PHP基础知识之条件语IF判断「理论篇」

if语句是指编程语言(包括c语言.C#.VB.java.php.汇编语言等)中用来判定所给定的条件是否满足,根据判定的结果(真或假)决定执行给出的两种操作之一. if语句概述 if语句是指编程语言(包括c语言.C++.C#.java.php.VB.汇编语言等)中用来判定所给定的条件是否满足,根据判定的结果(真或假)决定执行给出的两种操作之一.if的返回值为真或假,可以用bool型变量进行存储,占用一字节. 条件语句作用以编写脚本为例,在编写脚本中,条件语句是非常有用的.与其按照脚本内容执行每一…

PHP丨PHP基础知识之条件语SWITCH判断「理论篇」

Switch在一些计算机语言中是保留字,其作用大多情况下是进行判断选择.以PHP来说,switch(开关语句)常和case break default一起使用典型结构 switch($controllingExpression){ case 'constantExpression1':echo 'statement1'; case 'constantExpression2':echo 'statement2'; case 'constantExpression3':echo 'statemen…

知识图谱与Bert结合

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉…

NLP领域的ImageNet时代到来：词嵌入「已死」，语言模型当立

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅…

PHP丨PHP基础知识之流程控制for循环「理论篇」

今天公司同事在看for循环,那么我们今天就来讲讲for循环吧! for循环是编程语言中一种循环语句,而循环语句由循环体及循环的判定条件两部分组成,其表达式为:for(单次表达式;条件表达式;末尾循环体){中间循环体:}. for循环语法 1.语句最简形式为: for( ; ; ) 2.一般形式为: for(单次表达式;条件表达式;末尾循环体) {中间循环体:} 其中,表示式皆可以省略,但分号不可省略,因为“;”可以代表一个空语句,省略了之后语句减少,即为语句格式发生变化,则编译器不能识别而无法进…

Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图

Atitit learn by need 需要的时候学与预先学习知识图谱路线图 1. 体系化是什么架构知识图谱路线图思维导图的重要性11.1. 体系就是架构21.2. 只见树木不见森林21.3. 知识图谱路线图的优点优点需要的21.4. 思维导图大纲性集成化22. 文字化>>表格化>>脚本化,可视化23. 如何体系化23.1. 分类,单根继承23.2. 一点带线,以线带面23.3. 纵向,横向抽象拓展23.4. 拓展和应用23.5. 以点带面,全方位网状拓展33.6.…

哈工大知识图谱(Knowledge Graph)课程概述

一.什么是知识图谱知识(Knowledge)可以理解为精炼的数据,知识图谱(Knowledge Graph)即是对知识的图形化表示,本质上是一种大规模语义网络 (semantic network) – 富含实体(entity). 概念(concepts) 及其之间的各种语义关系 (semantic relationships),比如知识图谱和人工智能: 知识图谱的理想状态: 给所有IOT设备和机器人都挂一个背景知识库,因为对于人类来说,对一个事物的理解取决于这个人关于事物的相关背景知识,对…

知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料

原创作者 | 杨健论文标题: K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议: AAAI 论文链接: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址: https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述笔者在前面的论文解读中提到过ERNIE使用基于自注意力机制来克服异构向量的融合,而KEPLER…

知识图谱顶会论文(KDD-2022) kgTransformer：复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer

论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱…

知识图谱顶刊综述 - (2021年4月) A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识.尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释. 知识图谱( Knowledge Graph)的概念由谷…

CCKS 2018 | 最佳论文：南京大学提出DSKG，将多层RNN用于知识图谱补全

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于…

R语言：绘制知识图谱

知识图谱主要是通过将应用数学,图形学,信息可视化技术,信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析.共现分析等方法结合,利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构.发展历史.前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论. 今天我们借助networkD3包里面的simpleNetwork 函数来绘制一个类似CSDN微信开发的知识图谱,效果图如下: 首先我们先来分析一下这张图,图里面的微信支付——微信支付,小程序——小程序,等这些,它们之间本不需要连线,但这里是为了美观好看,才有这些连线,但实际…

知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL

https://blog.csdn.net/u011801161/article/details/78833958 https://blog.csdn.net/baidu_15113429/article/details/82144731 RDF:单纯的三元组,没有本体概念,如果构建一个公司的知识图谱,公司的董事和中层以及普通员工都是员工,你在查找员工的时候,就需要把董事以及各个职位的人都查找出来. RDFS:会添加本体,例如员工下面有董事以及中层和普通员工,这样就能直接通过抽象的员工而不用访问…

百度大脑UNIT3.0详解之知识图谱与对话

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

知识图谱基础之RDF，RDFS与OWL 2

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32122644 看过之前两篇文章([1](为什么需要知识图谱?什么是知识图谱?——KG的前世今生), [2](语义网络,语义网,链接数据和知识图谱))的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解.本文将结合实例,对RDF和RDFS/OWL,这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍.其实,RDF.RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术,而知识图谱是其中最广为人知的概念. 一.知识图谱的基石:RDF RDF表现形式 RDF(Resour…

知识图谱辅助金融领域NLP任务

从人工智能学科诞生之初起,自然语言处理(NLP)就是人工智能核心的研究问题之一.NLP的重要性是毋庸置疑的,它能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互,使机器能“阅读”所有以文字形式记录的人类知识,并提供各种高层智能服务的基础和关键技术. 目前在NLP领域最受瞩目的要数谷歌的NLP模型BERT(Bidirectional Encoder Representa-tions from Transformers),它在Trans-former的基础上,借助海量跨领域语料和超高计算能力,通过多任务预训…

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 58个知识点链接）

作者 | 平名阿里服务端开发技术专家导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述容器服务 Kubernetes 知识图谱,部分内容参考网上一知识图谱,更加结合阿里云容器服务. 原图 by 杨传胜原图链接地址 https://www.processon.com/view/link/5ac64532e4b00…

[转帖]K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱（内含 58个知识点链接）

K8s 学习者绝对不能错过的最全知识图谱(内含 58个知识点链接) https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11429164.html 需要加强学习呢. 作者 | 平名阿里服务端开发技术专家导读:Kubernetes 作为云原生时代的“操作系统”,熟悉和使用它是每名用户的必备技能.本篇文章概述了容器服务 Kubernetes 的知识图谱,部分内容参考了网上的知识图谱,旨在帮助用户更好的了解 K8s 的相关知识. 概述容器服务 Kubern…

GitHub开源史上最大规模中文知识图谱

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体.属性.值),(实体.关系.实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.…