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5研讨会 | JSAI 第三届知识工程与问答技术研讨会

人工智能的迅速发展正深刻改变着人类社会，而知识工程是人工智能领域中的一个重要研究主题。随着机器学习、自然语言处理和知识图谱技术的快速发展，知识获取与处理的能力得到了极大提升，包括自然语言问答技术在内的智能应用也备受关注。本次研讨会邀请国内相关领域的知名学者做学术报告，了解知识工程与问答技术方面的研究进展，探讨相关技术的发展方向，以推动相关技术的进步。

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技术动态 | 跨句多元关系抽取

 

以下文章来源于知识工场 ，作者赵津

知识工场

知识工场依托复旦大学等研究机构专注于各类知识图谱构建、管理与应用理论及关键技术研究。知识工场以构建能够满足机器语言认知需要的大规模、高质量知识图谱为基本目标，并以推进知识图谱在文本理解、智慧搜索以及机器智脑等领域中的深入应用为主要使命。

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技术动态 | 数据库研究者视角下的知识图谱研究

本文转载自公众号：图谱学苑 。

 

本次讲解的是数据库领域的三大会（SIGMOD、VLDB、ICDE）近两年关于图数据的研究进展，特别是知识图谱的最新研究。知识图谱是2012年Google为改进其搜索引擎而提出的概念，其本质是一个描述事物本身以及事物之间关联关系的大规模的语义图，然而在数据库领域关于图数据的相关研究已经有了很多年，图论的相关研究甚至在计算机诞生之前就已经有了大量的研究，早在1736年瑞典数学家欧拉（Leornhard Euler）解决了著名的哥尼斯堡七桥问题，由此图论诞生，欧拉也成为图论的创始人。

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技术动态 | 知识图谱上的实体链接

以下文章来源于知识工场 ，作者王续武

知识工场

知识工场依托复旦大学等研究机构专注于各类知识图谱构建、管理与应用理论及关键技术研究。知识工场以构建能够满足机器语言认知需要的大规模、高质量知识图谱为基本目标，并以推进知识图谱在文本理解、智慧搜索以及机器智脑等领域中的深入应用为主要使命。

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技术研讨会 | 2019 恒生技术开放日产业链知识图谱专场开始报名

知识图谱旨在采用图结构 (Graph Structure) 来建模和记录世界万物之间的关联关系和知识，是互联网时代的知识工程方法，能够对纷繁复杂、多源异构的金融资讯大数据进行加工整合，提升决策分析的效率，已经得到金融行业从业人士的普遍认同。

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技术动态 | 知识图谱的策展

作者：Jiaoyan Chen, Senior Researcher, Department of Computer Science, University of Oxford, Research interests: Knowledge Base, Knowledge-based Learning, Machine Learning Explanation.

知识图谱在众多的领域中发挥了重要作用，比如聊天机器人，自然语言理解，常识推理，数据分析，机器学习等。然而，目前主流的常识知识图谱，如Wikidata和DBpedia，都存在质量管理，维护更新，一致性等方面的挑战。作为从多知识图谱的知识来源，维基百科的知识本身就存在2.8%的错误率 [1]；而知识的提取、转化和创建过程也存在出现错误的可能。随着时间的推移和不同知识的融合，知识需要不断更新和维护，以确保知识的覆盖率，准确性和一致性。类似于数据策展 [8]，知识图谱的策展（Knowledge GraphCuration）旨在知识图谱（知识库）的管理和维护，解决包括知识的填充（Population），知识的标准化（Canonicalization），错误知识的检测（Detection）和修复（Repair），知识的一致性（Consistency）维护等问题。

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技术动态 | eBay开源分布式知识图谱存储Beam，支持类SPARQL查询

文章转载自公众号

AI前线 ， 作者 AI前线小组 译

本文转载自公众号：AI前线。

 

作者 | Diego Ongaro，Simon Fell

译者 | 盖磊

编辑 | Natalie

AI 前线导读：eBay 工程人员于 5 月 1 日在 官方技术博客 上发布了开源的分布式知识图谱存储 Beam，Beam 实现了事实数据的 RDF 存储，并支持类 SPARQL 查询。

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