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百亿计算机知识图谱,怎么做到的...
2012 年,Google 正式提出了一个新的概念:知识图谱,它是指以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系。其最早是为了优化 Google 搜索引擎结果,提升用户体验而生。
发展到了今天,聊天机器人、大数据风控、智能医疗、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。各大公司也在近些年开始陆续布局知识图谱。
掌握知识图谱,对程序员的实际开发工作好处颇多,比如:
1. 更快处理和查询数据,提高数据处理和查询效率;
2. 更方便构建智能应用,实现自然语言理解、推荐系统、智能搜索等功能;
3. 知识图谱涉及数据管理、语义理解、机器学习等多个方面,可进一步拓展技术方向。
那么这些规模百亿的知识图谱到底是如何构建的呢?
本次,我们特地准备了由深耕知识图谱领域多年的 John 老师为我们带来的《知识图谱概述极其应用场景》,内容非常干货!
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课程内容
一、背景和应用・定义・应用场景
二、知识图谱的分类・按照场景分类・按照时间分类
三、知识图谱构建・知识从哪来?
・知识图谱补全
四、知识表示学习・知识怎么被计算机所知?
五、图谱 API 服务・API 服务
六、总结和学习路径
部分 ppt 展示
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