免费系列公开课:知识图谱和自然语言处理企业实践关键技术解读

2017 年 8 月 16 日 InfoQ AI 前线

借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展,以及大数据语料的积累,自然语言处理技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值。自然语言处理的应用正变得越来越广泛,尤其是在一些公共服务以及企业级应用方业务上,比如说电商搜索或全网搜索、人机交互等等。具体说来,搜索领域在大数据场景越来越重要。在互联网发展的这么多年里,它提供的一个基础性能力就是信息检索。在搜索引起中输入想要找的内容,搜索引擎快速的给你最好的结果。促进搜索质量不断提升的一个核心就是采用了不断改进的自然语言理解技术。

另外知识图谱最早的落地也是在互联网搜索里。知识图谱其实是一个提出时间很久的概念,各大公司如微软、谷歌、百度都有比较好的应用。而其中最突出的应用,可能就是利用知识图谱来进行实体的识别。简单举例来说就是当搜索某个字符串的时候,搜索引擎知道这可能是在搜索某个人,因此它会尽量会按照人的特征去提供更多的相关信息,比如家庭信息、地址,或者是跟这个人有关系的人。明略数据是行业人工智能解决方案提供商,当然,知识图谱的落地应用有更广阔的空间,也有像明略这样结合特定领域的应用。

而我们这次组织的系列公开课,将会由具有丰富实践经验的明略企业专家带领大家学习实现这些业务落地功能的关键技术!最重要的是,我们组织的这些干货满满的课程,将以我们一贯的操守免费开放给大家学习和参与!

主题一:基于 Elasticsearch 的企业级搜索实践
主要内容
  1. 企业级搜索简介

  2. 使用 Elasticsearch 构建企业级搜索方案

  3. 结合语义的搜索方案

  4. 搜索应用案例介绍

讲师信息

陈智发,技术经理,搜索技术专家。北京大学计算机硕士。目前陈智发在明略负责核心产品 SCOPA 中搜索和自然语言处理相关的架构设计及研发工作,带领团队成员实现了从文本中构建知识图谱的功能、搭建了效果优良的企业级搜索引擎。2015 年加入明略初期陈智发曾带领团队完成明略大数据商业智能产品 Discovery 的前后端架构设计和后端程序开发,对数据仓库和商业智能产品开发有丰富的经验, 是 Apache 开源项目 Calcite 的 contributor 。在加入明略之前,陈智发曾工作于虚拟化技术巨头 VMware 北京分公司,在桌面虚拟化技术部门担任开发工作,对服务器虚拟化技术、云计算技术有较深的理解。

主题二:语言处理中的分词问题
主要内容
  1. 文本处理第一个拦路虎 - 分词

  2. 不同领域的诉求是什么?

  3. 已有分词系统小结

  4. 问题的难点在哪里?

  5. 理论解决方案是啥?

  6. 如何工程解决?

  7. 结合深度学习?

讲师信息

牟小峰,明略研究院技术经理。专攻领域:自然语言处理。从业经历:北京语言大学博士毕业,在新媒传信飞信项目组从事自然语言处理研发;后创业,从事推荐系统开发;目前在明略研究院从事自然语言处理方面的技术研发和业务探索。

主题三:基于 RDF 的知识图谱管理技术介绍
主要内容
  1. 知识图谱和 RDF 的技术概念

  2. RDF 与属性图之间的关系

  3. RDF 的存储知识

  4. RDF 的查询技术

讲师信息

邵蓥侠,明略数据 SCOPA 技术顾问。北京大学博士后,主要研究方向包括大规模图计算优化、图挖掘应用以及复杂网络分析等,并在相关领域发表学术论文 10 余篇,包括 SIGMOD, VLDB, TKDE 等国际一流学术会议和期刊。曾获 2014 年 Google 博士奖学金、微软学者等称号。目前作为明略数据 SCOPA 技术顾问,主要参与图挖掘、图分析、知识工程等相关工作。

听课方式:加入 AI 前线微信社群

长按海报中的 二维码,关注 AI 前线,点击公众号菜单“加入社群”。AI 前线是 InfoQ 人工智能领域垂直号,我们专注 AI 新闻资讯,技术干货,每天发布高质量文章。并且 每周开设一节大师级讲师的免费公开课,在技术上给你提供与人工智能更近一步的捷径!


登录查看更多
3

相关内容

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
【阿里技术干货】知识结构化在阿里小蜜中的应用
专知会员服务
96+阅读 · 2019年12月14日
知识图谱更新技术研究及其应用,复旦大学硕士论文
专知会员服务
103+阅读 · 2019年11月4日
中文知识图谱构建技术以及应用的综述
专知会员服务
312+阅读 · 2019年10月19日
公开课 | 知识图谱构建与应用概述
开放知识图谱
52+阅读 · 2019年11月6日
【北大】知识图谱的关键技术及其智能应用
专知
112+阅读 · 2019年9月19日
知识图谱的行业落地实现
竹间智能Emotibot
51+阅读 · 2019年9月16日
这是一份通俗易懂的知识图谱技术应用落地指南
51CTO博客
24+阅读 · 2019年3月15日
靠谱!NLP值得学习的关键技术有哪些?
AI前线
6+阅读 · 2019年3月10日
公开课 | 知识图谱关键技术与应用案例
AI100
7+阅读 · 2018年8月5日
Tutorial on NLP-Inspired Network Embedding
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月16日
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月5日
Conditional BERT Contextual Augmentation
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月17日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月31日
VIP会员
相关VIP内容
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
【阿里技术干货】知识结构化在阿里小蜜中的应用
专知会员服务
96+阅读 · 2019年12月14日
知识图谱更新技术研究及其应用,复旦大学硕士论文
专知会员服务
103+阅读 · 2019年11月4日
中文知识图谱构建技术以及应用的综述
专知会员服务
312+阅读 · 2019年10月19日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员