月份：2017年7月

本文转载自微软研究院 AI 头条公众号，作者为李亚韬。

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导读：出自微软亚洲研究院的 Graph Engine（原名Trinity）是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎，能够帮助用户高效地处理大规模图数据，且更方便地构建实时查询应用和高吞吐量的离线分析平台。自 2015 年发布以来，Graph Engine 受到了来自学术界和工业界的广泛关注。访问 Graph Engine 的 GitHub 页面（https://github.com/Microsoft/GraphEngine）。

继续阅读“技术动态 | 手把手带你入门微软 Graph Engine”

本文来自文因互联CEO鲍捷博士，2017年7月11日参加上海市——『信息化专家委沙龙——人工智能与知识管理』主题活动所做演讲。

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活动介绍：

上海市信息化专家委员会成立于1999年，是为促进实施上海信息化发展战略而成立的高级专家组织，主要通过开展各类研究和咨询，为提高上海信息化发展质量和水平、提升上海城市综合竞争力提供智力支持。为积极拓展新型智库发展途径，信息化专家委与上海研究院加强深度合作，共同举办信息化专家委系列沙龙活动，集聚专家智慧，共商趋势热点。本期信息化专家委沙龙，将聚焦人工智能与知识管理领域，邀请企业、研究机构、政府部门的专家头脑风暴，开展讨论。

继续阅读“鲍捷 | 知识图谱在金融领域的发展与应用”

1. 工具特色

FudanDNN-NLP3.0 是由复旦大学计算机学院机器人研究实验室所开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具，该工具目前可用于中文分词、命名识别、词性标注、句子分类、语义分析、知识库访问、对话问答。深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征的选择（特征工程），系统所需参数较少（节省内存开销），并且实际使用速度优于其它相似性能的系统。该工具目前具备以下特点：

继续阅读“技术动态 | 基于深度学习的中文自然语言处理工具 FudanDNN-NLP3.0”

​本文转载自文因互联公众号, 作者为王爽、朱衡利.

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在金融的世界里，信息浩瀚如云海，相信每位金融从业者都有过信息过剩的烦恼，面对着大量的上市公司公告、财报、研报，新闻…，个人精力似乎总是不够。现今信息和数据是如此地高速膨胀，我们似乎需要一种更为高效的信息处理方式。

继续阅读“领域应用 | 知识提取的一种应用，从上市公司年报中抽取因果关系”

本文转载自公众号中医药知识服务平台  

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       中医药知识服务平台（http://www.tcmkb.cn）集成了中医药领域的领域本体、术语资源（包括中医药学语言系统、中医临床术语集、中医古籍语言系统等），以及证候、中药、方剂等领域的知识库，面向中医专家提供知识检索、知识问答、知识浏览等服务。

系统研发团队近期持续对平台进行更新升级，本次升级增加了诊疗技术模块，该模块下设置包括推荐技术、特色疗法、哮喘诊疗技术、中风诊疗技术、以及诊疗技术评价在内的五类数据，以期为有相关需要的中医专家们更好的提供检索服务。

继续阅读“数据动态 | “诊疗技术”模块发布——中医药知识服务平台升级”

本文转载自公众号 PaperWeekly。

作者丨崔万云

学校丨复旦大学博士

研究方向丨问答系统，知识图谱

领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。
继续阅读“论文动态 | 基于知识图谱的问答系统关键技术研究 #04”