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2018 年 3 月 21 日 将门创投 让创新获得认可
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关系抽取指的是检测和识别文本中实体之间的语义关系,并将表示同一语义关系的提及(mention)链接起来的任务。关系提取任务需要在一组工件(通常来自文本或XML文档)中对语义关系提及进行检测和分类。该任务与信息抽取(IE)的任务非常相似,但是IE还需要删除重复关系(消除歧义),并且通常指的是提取许多不同的关系。

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知识图谱一直是研究的热点,东南大学漆桂林老师等发表了一篇关于中文知识图谱构建的综述论文,详细讲述了当前中文知识图谱的研究进展,是非常好的学习资料。

随着智能技术的不断发展,作为人工智能支柱的知识图谱以其强大的知识表示和推理能力受到了学术界和产业界的广泛关注。近年来,知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。构建中文知识图谱的技术也在迅速发展,不同的中文知识图谱以支持不同的应用。同时,我国在知识图谱开发方面积累的经验对非英语知识图谱的开发也有很好的借鉴意义。本文旨在介绍中文知识图谱的构建技术及其应用,然后介绍了典型的中文知识图谱,此外我们介绍了构建中文知识图谱的技术细节,并介绍了了中文知识图谱的几种应用。

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A Survey of Techniques for Constructing Chinese.pdf
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《医疗知识图谱的构建和应用》 倪渊平安医疗科技医疗文本处理部负责人 数据与知识是人工智能的两大引擎。知识图谱因为表达能力强,扩展性好,并能兼顾人类认知与机器自动处理,引起学术界、工业界以及政府部门的高度关注。大数据与机器学习等技术的快速发展使大规模人类知识体系的自动构建成为现实。知识图谱也可以嵌入数据驱动的机器学习流程,有力提升学习效果。两大引擎的交互作用为人工智能的应用落地和大数据的价值落地提供了切实可行的手段与方法。

倪渊,博士。平安医疗科技医疗文本处理部负责人。 2003年毕业于复旦大学计算机科学与技术专业,2007年毕业于新加坡国立大学计算机系。之后加入IBM中国研究院,从事自然语言处理,知识图谱等相关领域的研究。在IBM期间,倪渊参与过著名人工智能项目沃森机器人的开发。2018年,倪渊加入平安医疗科技研究院,带领医疗文本处理团队。 倪渊博士在著名国际会议,比如SIGMOD, WWW, ISWC等上,发表过20多篇论文,并且获得20多项国际专利。

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《医疗知识图谱的构建和应用》.pdf
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