NLP任务增强：通过引入外部知识来提供额外信息 / 开普饭

事物.概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分,但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中.为了从文本中抽取这些关系事实,从早期的模式匹配到近年的神经网络,大量的研究在多年前就已经展开. 然而,随着互联 ...

一.基于知识图谱的智能推荐以知识图谱作为边信息生成推荐的价值在于:一方面可以提供更准确的推荐:另一方面可以对推荐结果进行解释. 知识图谱由实体和关系组成(以电影推荐为例):实体(用户.电影.演员.导 ...

论文笔记整理:王琰,东南大学硕士. 来源:CIKM 2020 链接:https://doi.org/10.1145/3340531.3411947 研究背景与任务描述为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷 ...

知识图谱表示学习(Knowledge Graph Embedding)是将知识图谱中的实体和关系等表示为低维的向量空间中的向量,这些向量蕴含了实体和关系的复杂信息,有利于计算机进行计算和推理. 论文背 ...

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 ...

选择"星标"公众号重磅干货,第一时间送达! 命名实体识别命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其 ...

NER是自然语言处理中相对比较基础的任务,但却是非常重要的任务.在NLP中,大部分的任务都需要NER的能力,例如,聊天机器人中,需要NER来提取实体完成对用户输入的理解:在信息提取任务中,需要提取相应 ...

事物.概念之间的关系是人类知识中非常重要的一个部分,但是他们通常隐藏在海量的非结构文本中.为了从文本中抽取这些关系事实,从早期的模式匹配到近年的神经网络,大量的研究在多年前就已经展开. 然而,随着互联 ...

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务.NER是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具. 上一期我们介绍了N ...

NLP任务增强：通过引入外部知识来提供额外信息