ChinesePersonRelationGraph, person relationship extraction based on nlp methods.中文人物关系知识图谱项目,内容包括中文人物关系图谱构建,基于知识库的数据回标,基于远程监督与bootstrapping方法的人物关系抽取,基于知识图谱的知识问答等应用。

Task 7 - Open Domain Question Answering In this year’s NLPCC open domain QA share task, we focus on KNOWLEDGE and propose three sub-tasks, including (a) knowledge-based question answering (KBQA), (b) knowledge-based question generation (KBQG), and (c) knowledge-based question understanding (KBQU). The task of KBQA is to answer natural language questions based on a given knowledge base. The task of KBQG is to generate natural language questions based on given knowledge base triples. The task of KBQU is to transform natural language questions into their corresponding logical forms. The first two sub-tasks are in Chinese, while the last sub-task is in English.

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中国科学院大学知识图谱课程课件全集，由中科院自动化所赵军老师及其团队老师共同授课。

知识图谱KGC是一个世界级会议，将有经验的实践者、技术领导者、前沿研究人员、学者和供应商聚集在一起，就知识图的主题进行为期两天的演讲、讨论和网络交流。KGC2021在5月3号到6号举行。来自加拿大CortAIx 首席人工智能科学家Freddy Lecue做了关于《知识图谱在可解释机器学习系统中应用》的报告，特别对可解释人工智能以及知识图谱在可解释机器学习中的作用进行了重点讲述，是非常好的学习资料。 报告摘要： 机器学习(ML)，作为人工智能的关键驱动力之一，已经在许多行业显示出颠覆性的结果。在关键系统中应用ML(尤其是人工神经网络模型)最根本的问题之一，就是它无法为其决策提供依据。主要是因为常识知识或推理超出了ML系统的范围。我们展示了如何运用知识图谱来揭示更多人类可以理解的机器学习决策，并展示了一个框架，将ML和知识图谱结合起来，在识别4,233,000个资源的知识图谱中的任何一个类的对象时，展示出一个接近人的解释。

非常全面的知识图谱课程，全套视频+代码+课件 从人工智能到开放知识图谱 第一讲 知识图谱概览 第二讲 知识表示和知识建模 第三讲 知识抽取与挖掘I 第四讲 知识抽取与挖掘_update 第五讲 知识存储 第六讲 知识融合 第七课 知识推理 第八讲 语义搜索 第九课：知识问答 第十课：IBM watson Lite 第十课：语义搜索+知识问答Demo 第十一课：行业知识图谱应用