在这次演讲中，我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。
2021-02-15 11:08:14
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这是第一届全国中文知识图谱研讨会演讲PPT，在清华大学举行，主要内容包括：
阿里巴巴一淘及搜索事业部——陈维
NLP Techniques in Knowledge Graph——Zhao Shiqi（百度知心）
面向中文知识图谱构建的知识融合与验证——孙乐 韩先培（中科院软件所）
跨语言知识图谱构建——李涓子（清华大学）
中文知识图谱：体系、获取与服务——赵军 刘康（中科院自动所）
信息获取与知识图谱——朱小燕（清华大学）
这方面关于知识图谱的资料比较少，希望对你们有所帮助~ By:Eastmount
2021-02-12 10:02:37
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Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统
2021-02-06 13:14:16
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CCKS2019年会议入选优秀论文集，PDF格式，共51篇，本次论文集多角度涵盖当前知识图谱技术的研究前沿性问题，是学习知识图谱的必备材料，需要的拿走。
2021-01-30 22:23:59
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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。
2021-01-28 12:21:03
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知识图谱表示学习的理论介绍，知识表示学习是知识图谱融合、计算推理、应用等的基础性关键技术，该ppt从几何空间角度对知识图谱向量嵌入表示进行了介绍。
2021-01-28 05:02:49
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深度学习课程中用于讲解RippleNet的PPT
配合我csdn博客的ppt讲稿，欢迎下载资源的各位提出指正意见
2021-01-28 05:01:40
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