https://pan.baidu.com/s/1vnyVBRn8GclvwEOH_eqM2g 提取碼: 4y44

"> 領域知識圖譜構建,115頁2019著作帶你學習KGC(附下載) - 專知VIP

知識圖譜一直是學術工業界關注的焦點,但是知識圖譜的書籍缺非常少。南加州大學計算機科學家Mayank Kejriwal撰寫了《Domain-Specific Knowledge Graph Construction》,總共115頁圖書,包含了知識圖譜的涵義、信息抽取、實體鏈接、知識圖譜補全、知識圖譜實例等內容,值得學習閱讀!

領域知識圖譜構建

特定領域的知識圖譜已經作為一個方向開始出現,並且發展迅速。圖方法在人工智能中已經存在了很長一段時間,可以追溯到該領域最早的時代,但將大量數據自動表示為圖譜是一項相對現代的發明。隨著Web的出現,以及對更智能搜索引擎的需求,穀歌知識圖譜誕生了。穀歌知識圖譜改變了我們與搜索引擎交互的方式,盡管我們常常沒有意識到這一點。例如,用戶在搜索某個東西時不點擊某個鏈接的情況已經不再罕見;一般來說,搜索引擎本身能夠為用戶所麵臨的問題提供解決方案。將傳統的搜索引擎與圖像、新聞和視頻有機地結合起來,為這些交互添加豐富的元素。

領域特定知識圖構建(KGC)是一個活躍的研究領域,最近由於機器學習技術(如深度神經網絡和單詞嵌入)取得了令人印象深刻的進展。本書將以一種引人入勝和可訪問的方式綜合Web數據上的知識圖結構。

知識圖譜示例

Google知識圖譜構建流程

目錄內容:

1.什麼是知識圖譜?

1.1 引言

1.2 示例 1: 學術領域

1.3 示例 2: 產品與公司

1.4 示例 3: 地理政治事件

1.5 結論

2 信息抽取

2.1 引言

2.2 IE挑戰

2.3 IE 任務範疇

2.3.1 命名實體識別

2.3.2 關係提取

2.3.3 事件提取

2.3.4 Web IE

2.4 IE效果評估

2.5 總結

3 實體消歧

3.1 引言

3.2 挑戰與要求

3.3 兩階段框架

3.4 性能度量

3.5 兩階段框架流程擴展

3.6 相關工作概述

3.7 總結

4. 高級主題: 知識圖譜補全

4.1 引言

4.2 知識圖譜嵌入

4.2.1 TransE

4.2.2 TransE Extensions and Alternatives

4.2.3 局限

4.2.4 前沿以及相關工作

4.2.5 KGEs應用

4.3 引言

5 生態係統

5.1 引言

5.2 Web鏈接數據

5.2.1 鏈接數據原則

5.2.2 技術棧

5.2.3 鏈接開放數據

5.2.4 例子: DBpedia

5.3 Google知識圖譜

5.4 Schema.org

5.5 未來展望

下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1vnyVBRn8GclvwEOH_eqM2g提取碼: 4y44

成為VIP會員查看完整內容
0
33
0

相關內容

中文知識圖譜(Chinese Knowledge Graph),最早起源於Google Knowledge Graph。知識圖譜本質上是一種語義網絡。其結點代表實體(entity)或者概念(concept),邊代表實體/概念之間的各種語義關係。

知識薈萃

精品入門和進階教程、論文和代碼整理等

更多

查看相關VIP內容、論文、資訊等

https://port.sas.ac.uk/mod/book/view.php?id=1553&chapterid=1444

內容目錄:

1 監督

  • 1.1 the role of the supervision
  • 1.2 supervision guidelines
  • 1.3 communication
  • 1.4 if things go wrong
  • 1.5 further references
  1. 做筆記
  • 2.1 The purpose of note-taking
  • 2.2 How to take notes
  • 2.3 How to take notes effectively
  • 2.4 From note-taking to writing

3 參考文獻

  • 3.1 Bibliography: the basics
  • 3.2 How to start building up your bibliography
  • 3.3 How to structure your bibliography
  • 3.4 Styles of reference
  • 3.5 The MHRA style system
  • 3.6 Other systems of reference
  • 3.7 Macrostructure
  • 3.8 Romance languages and bibliography

4 管理你的時間

  • 4.1 Plan
  • 4.2 prioritize
  • 4.3 time eaters
  • 4.4 when things go wrong
  • 4.5 transferable skills

5 寫作過程

  • 5.1 correct English
  • 5.2 Developing an argument
  • 5.3 Structuring a chapter
  • 5.4 Structuring your thesis
  • 5.5 Writing blocks
  • 5.6 Getting feedback
  • 5.7 One last thing: back up!

1. 監督

監督作為一種教學方法有很多好處。你可以在一對一的基礎上進行嚴肅的教學,而在你開始攻讀碩士或博士學位之前,你可能沒有機會接觸到這些東西。你應該發現,這種對工作的密切關注會讓你取得跳躍式的進步。你獲得了很大的自由,實際上,你主要負責管理你自己的博士學位。當然,這是一個新的,有時受歡迎,有時令人不安的方麵,一個博士(它不太適用於一個碩士):你的導師不會“指導”你的研究,但幫助你指導你自己。因此,本教程與其說是關於對導師的期望,不如說是對自己的期望。

2. 做筆記

記筆記聽起來像是一項基本而瑣碎的技能,是一項從一個人受教育的最初階段就開始進行的學術活動。所有這些可能都是對的,但是花點時間回想一下你在寫一篇文章,但你的筆記被證明是不合適的。還有一次,你沒有正確地記下筆記的來源,而不得不把它們全部省略了。假設場景的列表很大。如此微不足道的技能在博士學位的大部分階段都能成為如此基礎性重要,這實在是太可怕了。那麼,什麼是筆記?最重要的是,筆記如何有助於研究的整體完成?讓我們看看這個瑣碎技能的機製有多重要。

3 參考文獻

參考文獻不隻是為了保存學術傳統而編纂的附錄;它代表任何博士學位不可分割的基本部分。

4 管理時間

有些學生在時間管理方麵很優秀。他們總是按時完成高質量的工作。似乎從不在最後一分鍾匆忙行事。如果你就是這樣的人,那麼就沒有必要閱讀本教程了。

5. 寫作

寫作是一個非常個人化的過程,對於如何寫好並沒有硬性的規定。然而,出於顯而易見的原因,它可能是最重要的活動,也是博士或碩士論文的成果,尤其在人文學科中,調查的對象往往也是一篇文章。一篇好的論文將清晰和有說服力地展開它的論點,並準確地整合文本和分析證據。它將遵循有關腳注和參考書目的學術慣例,並以良好的英語書寫(或者在你的大學允許的情況下以目標語言的同等水平書寫)。所有這些方麵都需要從一開始就加以注意:如果認為研究和寫作是兩個獨立的東西,而後者打著“撰寫”的幌子,隻在研究完成之後才會發生,那就錯了。相反,我們在人文學科中所做的這類研究通常是反思的、分析的、解釋的或理論的(或者是這四種研究的結合),需要寫出來以找到正確的方向。

成為VIP會員查看完整內容
1
39
2

知識圖譜封裝了實體和關係。知識圖譜的簡潔表示格式和圖的特性使得許多新的Web應用程序得以創建,並增強了現有的應用性能。然而,在一個知識圖譜中,描述一個實體的幾十個或幾百個事實可能會超出一個典型用戶界麵的能力,並使用戶超載過多的信息。這激發了對實體摘要的富有成果的研究——為實體自動生成緊湊的摘要,以高效和有效地滿足用戶的信息需求。例如,在其搜索結果頁麵右側,穀歌通過選擇和顯示用戶可能正在搜索的特定實體的一些事實,為其知識圖中的實體提供“最佳摘要”。

近年來,研究人員通過提出從純粹的排序和挖掘技術到機器和深度學習技術等各種方法,對這個問題做出了貢獻。技術水平不斷提高,同時也使社區和新來者很難跟上該領域最近和過去的貢獻。此外,盡管知識圖譜在學術界和產業界越來越流行,但迄今為止還沒有對該問題領域的最新趨勢和基本構件進行教育和討論。本教程的目的就是填補這一空白。

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1qSv16wZEAJWUcwx40ByvwQ提取碼: g9bq

成為VIP會員查看完整內容
0
30
0

簡介:人們在閱讀文章時,可以識別關鍵思想,作出總結,並建立文章中的聯係以及對其他需要理解的內容等方麵都做得很出色。深度學習的最新進展使計算機係統可以實現類似的功能。用於自然語言處理的深度學習可教您將深度學習方法應用於自然語言處理(NLP),以有效地解釋和使用文章。在這本書中,NLP專家Stephan Raaijmakers提煉了他對這個快速發展的領域中最新技術發展的研究。通過詳細的說明和豐富的代碼示例,您將探索最具挑戰性的NLP問題,並學習如何通過深度學習解決它們!

自然語言處理是教計算機解釋和處理人類語言的科學。最近,隨著深度學習的應用,NLP技術已躍升至令人興奮的新水平。這些突破包括模式識別,從上下文中進行推斷以及確定情感語調,從根本上改善了現代日常便利性,例如網絡搜索,以及與語音助手的交互。他們也在改變商業世界!

目錄:

  • NLP和深度學習概述
  • 文本表示
  • 詞嵌入
  • 文本相似性模型
  • 序列NLP
  • 語義角色標簽
  • 基於深度記憶的NLP
  • 語言結構
  • 深度NLP的超參數

1深度NLP學習

  • 1.1概述
  • 1.2麵向NLP的機器學習方法
  • 1.2.1感知機
  • 1.2.2 支持向量機
  • 1.2.3基於記憶的學習
  • 1.3深度學習
  • 1.4語言的向量表示
  • 1.4.1表示向量
  • 1.4.2運算向量
  • 1.5工具
  • 1.5.1哈希技巧
  • 1.5.2向量歸一化
  • 1.6總結

2 深度學習和語言:基礎知識

  • 2.1深度學習的基本構架
  • 2.1.1多層感知機
  • 2.1.2基本運算符:空間和時間
  • 2.2深度學習和NLP
  • 2.3總結

3文字嵌入

  • 3.1嵌入
  • 3.1.1手工嵌入
  • 3.1.2學習嵌入
  • 3.2word2vec
  • 3.3doc2vec
  • 3.4總結

4文字相似度

  • 4.1問題
  • 4.2數據
  • 4.2.1作者歸屬和驗證數據
  • 4.3數據表示
  • 4.3.1分割文件
  • 4.3.2字的信息
  • 4.3.3子字集信息
  • 4.4相似度測量模型
  • 4.5.1多層感知機
  • 4.5.2CNN
  • 4.6總結

5序列NLP和記憶

  • 5.1記憶和語言
  • 5.1.1問答
  • 5.2數據和數據處理
  • 5.3序列模型的問答
  • 5.3.1用於問答的RNN
  • 5.3.2用於問答的LSTM
  • 5.3.3問答的端到端存儲網絡
  • 5.4總結

6NLP的6種情景記憶

  • 6.1序列NLP的記憶網絡
  • 6.2數據與數據處理
  • 6.2.1PP附件數據
  • 6.2.2荷蘭小數據
  • 6.2.3西班牙語詞性數據
  • 6.3監督存儲網絡
  • 6.3.1PP連接
  • 6.3.2荷蘭小商品
  • 6.3.3西班牙語詞性標記
  • 6.4半監督存儲網絡
  • 6.5半監督存儲網絡:實驗和結果
  • 6.6小結
  • 6.7代碼和數據

7注意力機製

  • 7.1神經注意力機製
  • 7.2數據
  • 7.3靜態注意力機製:MLP
  • 7.4暫態注意力機製:LSTM
  • 7.4.1實驗
  • 7.5小結

8多任務學習

  • 8.1簡介
  • 8.2數據
  • 8.3.1數據處理
  • 8.3.2硬參數共享
  • 8.3.3軟參數共享
  • 8.3.4混合參數共享
  • 8.4主題分類
  • 8.4.1數據處理
  • 8.4.2硬參數共享
  • 8.4.3軟參數共享
  • 8.4.4混合參數共享
  • 8.5詞性和命名實體識別數據
  • 8.5.1數據處理
  • 8.5.2硬參數共享
  • 8.5.3軟參數共享
  • 8.5.4混合參數共享
  • 8.6結論

附錄

附錄A:NLP

附錄B:矩陣代數

附錄C:超參數估計和分類器性能評估

成為VIP會員查看完整內容
0
25
2

主題:Ceres: Harvesting Knowledge from Semi-Structured web pages

摘要:在本次主題演講中,Xin Luna Dong講述了知識圖譜的類型,講述了為什麼需要半結構網頁,以及如何從半結構化網頁獲取知識。

嘉賓介紹:Xin Luna Dong,自2016年7月起擔任亞馬遜首席科學家,領導亞馬遜產品知識圖的構建工作,管理科學家團隊開展知識管理、數據清洗與集成、信息提取、圖形挖掘與嵌入、基於知識的搜索與推薦等方麵的研究。

成為VIP會員查看完整內容
0
5
0

簡介:特征工程在機器學習、數據挖掘和數據分析中起著關鍵作用。本文提供了特征工程的一般定義,以及該領域的主要問題、方法和挑戰的概述。特征工程在大數據分析中起著關鍵作用。沒有數據,機器學習和數據挖掘算法就無法工作。如果沒有表示基礎數據對象的功能,大數據分析則幾乎不能實現,並且這些算法的結果質量在很大程度上取決於可用特征的質量。數據通常以各種形式存在,如圖像、文本、圖形、序列和時間序列。表示數據對象的常見方法是使用特征矢量。即使由特征向量表示的數據可能仍然需要新的有效特征。特征工程涉及滿足生成和選擇基於特征向量的有效數據表示的需求。

本書目錄:

  • 1.預覽概述
  • 2 文本數據特征工程 
  • 3 視覺數據特征提取學習
  • 4 基於特征的時序分析
  • 5 數據特征流工程
  • 6 序列特征生成與特征工程
  • 7 圖與網絡特征生成
  • 8 特征選擇與評估
  • 9 監督學習中的自動特征工程
  • 10 基於模式的特征生成
  • 11 深度學習特征表示
  • 12 用於社交機器人檢測的特征工程
  • 13 用於軟件分析的特征生成與工程
  • 14 Twitter應用特征工程

下載鏈接:鏈接:https://pan.baidu.com/s/1rshWh8-ST_Mtkw525mz-yQ

提取碼:4abr

成為VIP會員查看完整內容
0
48
1

特邀報告4:PaperRobot: Automated Scientific Knowledge Graph Construction and Paper Writing

Abstract: 這項工作的目標是通過設計一個論文機器人來加速科學發現和生產,它的主要任務如下。

第一個任務是閱讀現有的論文。科學家們現在發現很難跟的上大量的論文,例如,每年發表的生物醫學論文超過50萬篇,但科學家們平均每年隻能閱讀264篇論文(5000篇論文中有1篇)。論文機器人基於實體和關係抽取,自動讀取已有的論文,構建背景知識圖譜(KGs)。從科學文獻中構建知識圖譜通常比在一般新聞領域更具挑戰性,因為它需要更廣泛地獲取特定領域的知識和更深入地理解複雜的上下文。為了更好地編碼上下文信息和外部背景知識,我們提出了一個新的知識庫驅動的樹狀結構長短時記憶網絡(Tree-LSTM)框架和一個LSTM模型。加入兩類新功能:(1)捕獲上下文的依賴結構(2)實體屬性(類型和類別描述)通過實體鏈接的外部本體。

第二個任務是自動創造新想法。Foster等人(2015)的研究表明,在生物醫學和化學領域的640萬篇論文中,60%以上是關於增量工作的。這激發了我們通過預測後台KGs中的新鏈接來自動增量創建新想法,該方法基於結合KG結構和非結構化上下文文本的新實體表示。

最後,我們進入最後一個有趣任務是,寫一篇關於新想法的新論文。最後一步的目標是將新思想清晰地傳達給讀者,這是一件非常困難的事情;事實上,許多科學家都是糟糕的作家(Pinker, 2014)。論文機器人利用一種新穎的記憶-注意網絡結構,自動寫出一篇關於輸入標題和預測相關實體的新論文摘要,然後根據該摘要進一步寫出結論和未來的工作,最後預測未來後續論文的新標題。我們選擇生物醫學作為我們的目標-主要是因為有大量的可用論文。圖靈測試表明,論文機器人生成的輸出字符串有時會比人工編寫的字符串更受歡迎;大多數論文的摘要隻需要很少的領域專家的編輯就可以變得信息豐富、條理清晰。

這項工作是基於與Kevin Knight(滴滴實驗室)和韓家煒(UIUC)的合作的。

Bio: Heng Ji,伊利諾伊大學香檳分校計算機科學係教授。她在清華大學獲得了計算語言學的學士和碩士學位,在紐約大學獲得了計算機科學的碩士和博士學位。她的研究興趣主要集中在自然語言處理,特別是信息提取和知識庫填充。2016年和2017年,她被世界經濟論壇選為“青年科學家”和全球未來計算未來理事會成員。2013年獲IEEE智能係統獎“AI’s 10 to Watch”獎,2009年獲NSF終身成就獎,穀歌、IBM、Bosch、騰訊學院獎,PACLIC2012年度最佳論文獎,ACL2019年度最佳演示獎提名,“SDM2013年度最佳論文”,“ICDM2013年度最佳論文”。她從2010年開始協調NIST TAC知識庫人口任務,並擔任NAACL-HLT2018和CCL2019項目委員會聯合主席。她是IEEE/ACM音頻、語音和語言處理事務的副主編。

成為VIP會員查看完整內容
PaperRobot_Aug21_7am (1).pdf
0
22
0
Top