知识图谱

　　作为打造了国内第一大输入法和第二大搜索引擎的互联网公司，搜狗在 AI 领域的技术实力不容小觑。 　　在 5 月 17 日举行的“全民营养周”启动仪式上，搜狗再次推出一款让人眼前一亮的产品应用—— 搜狗 AI 营养 师。 　　 　　视频｜AI 营养师演示（来源：搜狗） 　　 这是一款非常实用的工具。 我们生活中想必都遇到过类似的“饮食盲区”：比如吃什么对胃好？糖尿病应该吃什么不该吃什么？婴幼儿、孕妇吃什么有助于发育或健康？这样的问题总是层出不穷，而我们身边却少有专门的医生或营养师能给予专业的膳食指导。 　　 搜狗 AI 营养师的诞生则可以 7×24 小时在线解答这类问题，而且在权威性方面，全部回答都是经由中国营养学会指导，与国内多位知名营养学专家合作产出。 　　 另外从交互体验层面来说，搜狗 AI 营养师的一大亮点就是为其打造的分身技术。 　　AI 营养师在说话时的表情变化、语音语调、甚至是问答的逻辑感似乎都与真人无异，与市面上很多卡通或二次元的 AI 形象相比形成了明显的差异化，引发不少网友惊叹“太逼真了”。 　　AI 营养师背后包含了搜狗怎样的技术创新和发展路径？这款产品又承载着搜狗怎样的战略目标和野心？DeepTech 在与搜狗公司副总裁许静芳的交流中了解到更多细节。 　　 用 AI 思路解决社会痛点 　　 为什么要做这样的产品？从普惠程度上来说，AI

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/vRsqMgBUI6Nv1ieFDx5jDQ 语言与知识的关系如下图所示。比如一句话可以算作语言，为了理解语言需要依赖大量的知识。 VUI + GUI 是主流。 VUI是IoT时代的主要交互方式。 云知声车载产品出货量 1000w+（2014年-2018年底） 语义+语境=语用（太冷了 / XXX 谁也赢不了） 人机对话的语境 知识图谱的本质就是一种知识的组织形式，没必要过分的神话。 一个对话举例，涉及多种形式的对话。 基于知识对话的核心部分 知识图谱构建 知识图谱评估方法，应用驱动 如何敏捷构建 实体发现，实体链接，Things，not Strings 基于实体的多源数据融合 实体发现与链接的方法【非常具有指导意义的实践方法】 知识图谱+语义理解，基于EDL 知识图谱+闲聊 闲聊上下文 闲聊一致性 知识图谱+问答+闲聊 将Copy + 检索 + 生成结合起来。 知识图谱+问答 （基于深度学习的方法还不成熟） 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27141786，揭开知识库问答KB-QA的面纱，Losin 知识图谱+主动对话 解决VUI交互下，用户无法浏览内容的困境； 提高交互频率； 总结 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4416364

在阅读此书之前，我曾简单的了解过图数据库的一些知识，并对其应用的几个场景有了简单的了解。我曾狭义的以为知识图谱的目的就是通过一些行业的标准，将知识标准化，然后通过机器学习对知识路径进行自动学习和训练，挖掘出一些尚未被挖掘的价值。直到我阅读了《知识图谱- 方法、实践与应用》之后，我才发现我对知识图谱的了解内容还是太少了。 其实，自从知识被人类应用之后，人类就一直在探索和挖掘知识图谱，期望通过知识图谱来帮助人们解决工作生活中的一些问题。比如最早的《本草纲目》，这应该是国内最早的医学知识图谱。然而知识图谱最早以一种抽象的知识语义被提出却是1960年才提出的概念，其真正的快速发展也是随着近些年计算机快速发展而解决了原来无法通过机器学习而处理知识的问题才得以速度发展。 知识图谱包含了知识建模、知识存储、知识抽取、知识挖掘、知识图谱融合、知识推理、知识检索、知识问答和知识应用等多方面的知识。在这其中，每个部分又拥有其独特的方法和技术，并且每个部分都可以在学术方面进入深入的研究探讨。知识图谱的目的不是建立图结构，而是通过图结构建立起知识之间的联系，从而为用户提供更好的服务。 在知识存储方面，并非只有通过图数据库进行知识存储才能构建知识图谱，知识图谱同样离不开传统的关系型数据库，只不过原生的图数据库可以加速多维数据的检索效率，当然也可以使用面向RDF的三元组存储数据库来存储

虽然编程语言有很多，但在需要 顶级性能 的项目上，基本都会使用C++。 尤其是机器人、自动驾驶、AI等 嵌入 和 实时 系统，都是C++的主要应用方向，在这种层面，几乎没有竞争者。 比如熊厂的搜索引擎、推荐引擎等核心产品，鹅厂几乎所有产品都是C++开发。 C++的性能固然强大，但它的范式和机制也给开发者造成很大的负担： 一是 项目开发效率低 ； 二是 学习困难，不好上手 ； 这也导致企业要想 招一个合格的C++程序员十分困难！ 其实， C++的 难点 主要集中在“ 位操作 ”和“ 指针 ”，很多人纵使学的非常用心也依旧不能深入理解，搞得非常痛苦。 所以今天给大家推荐一个 《C++项目开发4天实战特训营》 。 对于“指针”等难点讲的非常透彻，而且会 深入C++核心编程 并带着完成1个 G oogle测试框架 ，我这个老司机看过后也有了全新的理解。 授课老师胡船长也是我一直非常敬重的大神，他早在10年前就获得了 ACM亚洲区金牌 ，并 2次晋级 全球总决赛。 此后任职 百度知识图谱部 ，推动 开发 百度NLP推理引擎 ，并获得百度“ 黑马奖 ” “ 年度英雄奖 ” 等荣誉，代码能力非常强悍！ 特训营 原价 399 元 ，靠着关系搞到 100 个优惠 名额，仅需 1 元 即可入学！只要你是统招本科及以上学历，就可以抢占！ 长按3秒 即可扫码 你现在长按识别上方二维码或点击阅读原文

来源 | 专知 摘要 知识图谱(KGs)在工业和学术领域有很多应用，这反过来又推动了朝着大规模地从各种来源提取信息大量的研究工作。尽管付出了这些努力，但众所周知，即使是最先进的KGs也是不完整的。链路预测(Link Prediction, LP)是一种根据KG中已存在的实体去预测缺失事实的任务，是一种有前途的、广泛研究的、旨在解决KG的不完整的任务。在最近的LP技术中，基于KG嵌入的LP技术在一些基准测试中取得了很好的性能。尽管这方面的文献在迅速增加，但对这些方法中各种设计选择的影响却没有引起足够的注意。此外，这一领域的标准做法是通过测试大量的事实来报告准确性，其中一些实体被过度表示；这允许LP方法通过只修改包含这些实体的结构属性来展示良好的性能，而忽略KG的主要部分。 本篇综述分析提供了基于嵌入的LP方法的全面比较，将分析的维度扩展到常见的文献范围之外。 我们通过实验比较了16种最先进的方法的有效性和效率，考虑了一个基于规则的基准，并报告了文献中最流行的基准的详细分析。 介绍 知识图谱(KGs)是真实世界信息的结构化表示。在一个KG中，节点表示实体，例如人和地点；标签是连接它们的关系类型；边是用关系连接两个实体的特定事实。由于KGs能够以机器可读的方式对结构化、复杂的数据进行建模，因此它被广泛应用于各个领域，从问答到信息检索和基于内容的推荐系统

今天不但是大家熟知的中秋节，其实也是我们程序员的节日！ 程序员节是一个国际上被众多科技公司和软件企业承认的业内人士节日。日期是在每年的第256（ 十六进制 为0x100，或28）天，也就是 平年 的9月13日或 闰年 的9月12日。 它是 俄罗斯 的一个官方 节日 ，其他国家的程序员社群也庆祝这个节日。 之所以选择256（28），是因为它是一个被程序员们所熟知的8 比特 基数。用1个 字节 （等于8 比特 ）最多能表示256个数值，而且在 平年 中，256是2的最大幂中小于365的值。与此同时，也有人提出象征2的10次方的10月24日才是程序员日。 也有人提出将10月10日作为程序员日，因为在计算机世界中，文件都是由1和0这两个二进制数字组成的。中国有人定10月24日为程序员节，因2的10次方 = 1024。 祝大家中秋节和程序员节快乐。 新福利: 从9月11日开始至10月15日截止，一共五周时间，每周二我会从公众号底部留言互动最多的读者中抽取一名读者，免费包邮送实体新书《HBase原理与实践》，留言互动起来吧~ 猜你喜欢 1、 七问Redis，才知道我与技术大牛的差距在哪里 2、 这可能是学习 Spark Delta Lake 最全的资料 3、 基于 MySQL Binlog 的 Elasticsearch 数据同步实践 4、 大数据面试知识图谱 扫码关注我们 过往记忆大数据

如果你期待对分布式系统有一个更全面的认识，想要了解各个技术在分布式系统中如何应用、分别解决哪些问题、有怎样优秀的实现，推荐阅读、收藏本篇。 前言 分布式系统涉及到的理论知识及技术点比较多，以致于很多童鞋都说，分布式系统的学习是入门容易、深入难，通过网络搜索到的知识点较为零散，难以系统化学习、融会贯通。本篇Mike将从以下几个方面分享，带着大家先窥探分布式的全貌，希望为大家厘清分布式学习之路的方向与具体路径。 以上专题资料及学习图谱，获取方式：添加下方小助手VX即可 本篇主题 分布式系统的概念 分布式系统的作用 分布式系统的特性 分布式系统主流技术 分布式系统专题合集及知识图谱 分布式系统的概念 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。有一种说法：分布式系统是若干独立计算机的组合共同对用户提供服务，但对于用户来说，这些计算机就像是单个相关系统。 布式系统的作用 分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。 分布式系统的特性 布式系统特性主要有透明性、可扩展性、可用性、可靠性、高性能、一致性等。这几个特性是分布式系统的主要衡量指标，开始分布式系统的学习，从了解分布式系统的特性开始。 1、透明性 分布式的特征之一是向用户隐藏系统的内部组织结构，各种计算机之间的差别

我是风筝，公众号「古时的风筝」，一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！ 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 程序员上班戴耳机听歌难道不是正常的吗，真的还有公司不允许程序员戴耳机的吗？不戴耳机能写代码？ 那程序员的耳机里听的是什么呢？我采访了一众程序员朋友。 钢铁程序员王二麻子同学 听的什么？我根本就不知道，我只是不想让别人打扰我 有时候开发确实是比较费脑子的，尤其是遇到复杂逻辑的时候。正当思如泉涌、灵感迸发的时候，旁人看着我坐在那里一动不动，好像什么都没有做，其实我脑子里正在构思一个复杂的流程。 这时候，突然有个人走过来打断我，前面的思考都白费了，你说伤心不，你说气人不。 所以，为了防止上面的情况出现，不得不戴上耳机。至于听什么，不重要，我只是告诉别人，别过来，我现在没时间。 生活需要仪式感的刘精神同学 听什么不重要，关键是仪式感 生活需要仪式感，写代码也需要仪式感啊。当我戴上耳机的那一刻，我感觉精神抖擞，仿佛游离的三魂六魄都回来了，写代码更有动力。 要是不戴耳机，感觉浑身无力，只想摸鱼，写代码什么的，根本想都想不起来。 心疼自己的高爱己同学 其实我就是不想听我的机械键盘声音，实在太吵了 你也知道，笔记本自带的键盘总感觉软绵绵的，敲起来实在不给力，严重影响我的工作效率

介绍一下我们最近在COLING'2020上的一个在预训练模型中加入实体知识的工作： CoLAKE: Contextualized Language and Knowledge Embedding ​ arxiv.org 代码： https:// github.com/txsun1997/Co LAKE 在这篇文章里我们主要想做两件事： 在预训练语言模型的同时也学习一套知识表示 ，以在需要知识的下游文本任务上表现更好，例如实体链接、关系抽取等。（由于实体数量通常很多，之前的一些工作大多使用TransE等算法预先训练好实体表示然后融入到PLM中去，之后不再随PLM一起更新） 在加入实体的同时也加入它的上下文（context），允许模型在不同语境下关注实体的不同邻居，同时学习文本和知识的上下文表示。 （之前的模型只完成了文本的contextulization而没有完成知识的contextualization） 为了做成这两件事，CoLAKE把文本和知识的上下文揉在了一张graph中作为训练样本，我们叫word-knowledge graph，然后在这张graph上做MLM来同时学习文本和知识的表示。 CoLAKE 具体地，给定一段文本，我们将其视为多个单词节点全连接形成的word graph，接着我们把其中提及实体的单词节点替换为对应的实体节点（这类实体节点被称为anchor node）

我是风筝，公众号「古时的风筝」，一个兼具深度与广度的程序员鼓励师，一个本打算写诗却写起了代码的田园码农！ 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 程序员上班戴耳机听歌难道不是正常的吗，真的还有公司不允许程序员戴耳机的吗？不戴耳机能写代码？ 那程序员的耳机里听的是什么呢？我采访了一众程序员朋友。 钢铁程序员王二麻子同学 听的什么？我根本就不知道，我只是不想让别人打扰我 有时候开发确实是比较费脑子的，尤其是遇到复杂逻辑的时候。正当思如泉涌、灵感迸发的时候，旁人看着我坐在那里一动不动，好像什么都没有做，其实我脑子里正在构思一个复杂的流程。 这时候，突然有个人走过来打断我，前面的思考都白费了，你说伤心不，你说气人不。 所以，为了防止上面的情况出现，不得不戴上耳机。至于听什么，不重要，我只是告诉别人，别过来，我现在没时间。 生活需要仪式感的刘精神同学 听什么不重要，关键是仪式感 生活需要仪式感，写代码也需要仪式感啊。当我戴上耳机的那一刻，我感觉精神抖擞，仿佛游离的三魂六魄都回来了，写代码更有动力。 要是不戴耳机，感觉浑身无力，只想摸鱼，写代码什么的，根本想都想不起来。 心疼自己的高爱己同学 其实我就是不想听我的机械键盘声音，实在太吵了 你也知道，笔记本自带的键盘总感觉软绵绵的，敲起来实在不给力，严重影响我的工作效率