BERT meet Knowledge Graph：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展 / 开普饭

"机器的阅读理解与问答"一直以来被认为是"自然语言理解(NLU)"的核心问题之一,随着BERT等模型的兴起,单段落的简单阅读理解任务取得了重大突破:研究者将目光 ...

多文档问答是自然语言处理领域近期比较火热的一个研究问题,不同于传统的问答系统,多文档问答需要模型从数个文档中协同地寻找问题的答案,这对模型的多跳推理能力提出了很高的要求. 论文原文:https://a ...

撰文:吴婷婷在计算机技术不断深入和优化的今天,知识图谱(knowledge graph)已然成为人工智能技术的重要组成部分,它以结构化的方式描述客观世界中的概念.实体及其键的关系,将互联网信息表达成 ...

网络实体对齐是指给定两个网络,把两个网络中等价的实体合并.实体对齐在很多领域都有重要应用,比如,跨平台社交网络的用户对齐可以用于用户画像.用户兴趣挖掘,跨语言知识图谱的实体对齐可以辅助机器翻译.跨语言 ...

在本论文中,作者利用大规模文本语料库和知识图谱来训练一个增强语言表示模型(ERNIE),该模型可以同时充分利用词汇.句法和知识信息.实验结果证明ERNIE1在各种知识驱动的任务中实现了效果的显著提升, ...

NLP近几年非常火,且发展特别快.像BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术应运而生. 我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准 ...

背景使用预训练模型已经成为大部分NLP任务的标配,因此近年来有大量的工作围绕着如何提高预训练模型的质量.其中,引入外部知识无疑是最热门的话题之一.丁香园NLP联合华师大何晓丰老师团队,在今年的ACL ...

我们正处在信息爆炸的时代.面对每天铺天盖地的网络资源和论文.很多时候我们面临的问题并不是缺资源,而是找准资源并高效学习.其次,即便网络上的资源非常多,学习是需要成本的,而且越有深度的内容越难找到好的学 ...

大家都知道NLP近几年非常火,而且发展也特别快.那些耳熟的BERT.GPT-3.图神经网络.知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的,特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展.我们正处在信息爆炸的 ...

当前,预训练模型已是AI领域较为成熟的一项技术,但由于基于神经网络架构的模型本身不具有常识能力,在一些涉及逻辑推理和认知的任务上力有不逮. 近年来,知识图谱越来越受到人们的关注,知识图谱旨在提供一种复 ...

预训练模型BERT是NLP领域如今最大的网红,BERT的预训练过程学习了大量的自然语言中词.句法以及常识等泛领域的知识.因此,在运用BERT到实际的NLP任务中,通常的做法都是基于特定领域内的少量数据 ...

BERT模型自发布至今已整整两年了,但是其余热仍未消减.从一经问世的轰动,简单应用/微调便可达到某个领域或者任务的SOTA效果:到如今的各种『被吊打』,BERT巨人肩膀上的新宠大致可以分为以下这么几类 ...

来自:朴素人工智能感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理,我们将沿此脉络前行,探索预训练语言模型的前沿技术,红框中为已介绍的文章,绿框中为本期介绍的模型,欢迎大家留言讨论交流. E ...

BERT meet Knowledge Graph：预训练模型与知识图谱相结合的研究进展