KG
2017-03-07 16:39:49 0 举报AI智能生成
KG，一个充满魅力和活力的个体，他的存在就像一股清新的空气，让人感到舒适和愉快。他的智慧和才华让人敬佩，他的坚韧和毅力让人钦佩。他总是以积极的态度面对生活的挑战，无论遇到什么困难，他都能坚持下去，从不轻易放弃。他的热情和善良感染着周围的人，让人们感受到他的温暖和关怀。他是一个值得尊重和学习的人，他的生活充满了色彩和活力，他的人生充满了意义和价值。KG，一个让人难以忘怀的名字，一个让人向往的存在。
作者其他创作
大纲/内容
QA(Factorid)
offline
entity
online
question->template
子主题
semantic parsing
构建
存储
Property Graph/RDF
本体（就是统一的术语）构建（is A）
概念识别
关联规则挖掘
抽取
实体识别
分词，词性标注，单词的分布式表示，注意同义词
关系抽取
is a
part of
依靠句法结构
属性抽取
事件识别
事件的触发词
事件描述
事件描述句子中实体对应角色
融合/消岐
实体对齐
众包算法
跨语言
知识更新
知识表示
分布式知识表示
距离模型
单层神经网络
双线性模型
神经张量模型
矩阵分解模型
翻译模型（TransE）
降低human efforts
active learning
domain specific knowledge harvest
清洗/纠错
质量评估
一致性检测
ability
understand concept/category
understand a set of entity
understand verb
short query sytactic parsing
reasoning
Logit(推理机)/OML
关系/值域/定义域
Embedding（TransE）
relation embedding
entity embedding
Path Ranking Algorithm
如何把一阶谓词逻辑灌到deep learning里面
容错，data driven
dynamic programming LR学weight
链接预测(type inference)
相似的entity, concept, CF
打标签
rule based(precision, recall)
Feature based(Hierarchical classifier +SVM)
Neural
创新
Knowledgable recom/IR
查询理解，根据query，给answer
检索
查询理解（分词/纠错；实体匹配；情景理解；查询扩展）
知识检索/matching 通过上下文
返回anser/知识卡片/推荐列表
给理由的推荐
understand category
understand question by different type
entity上升到concept
QA
semantic parsing
少量标注数据，联合概率最大
mapping natural question to structured question
subject mension
N-gram candidate/rank and match
sequence labeling=name entity recognition
conditional random fields(feature construction)
end to end training(RNN, probability model)
SPASQL search
recommendation
基于知识图谱的标签扩展
随机游走
基于知识图谱的标签范化
基于最小描述长度的标签范化
基于知识图谱的精准推荐
基于社交图谱的标签扩展：pagerank
常识
没有符号化的表示
抽取/理解困难
无限
如何将ML与KG结合
当做先验
作为constraint
生成样本
比喻/联想
构造一个特殊的KG：车慢-牛
联想：遗传算法，遗传与变异，生成新的疾病和药物
意义
语义鸿沟
提供背景知识
自由主题
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