الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

إذا كنت بحاجة إلى المساهمة في هذا المشروع مفتوح المصدر ، فيرجى الاتصال بي.

  • التعلم العميق للمعرفة والرسم البياني
    • الرابط الخارجي للموارد
    • الحياة السابقة والحالية من الرسم البياني المعرفة
    • قائمة ملخص البحث
      • بحث خاص
      • تحليل النظرية ذات الصلة من KG و QA
      • تحليل الأوراق ذات الصلة NLP
      • البحث عن هيكل الوثائق المالية الصينية
      • المؤتمرات ذات الصلة الرسم البياني المعرفة
      • تشبيه الحقائق
      • تكنولوجيا نظام الحوار
      • تتعلق بتسويق NLP/Dialogue/kg (للتواصل والتعلم فقط)
      • قائمة أنظمة Q&A المفتوحة المصدر السائدة
      • قائمة المنصات الدلالية السائدة
      • قائمة أدوات المعالجة المسبقة النصية الصينية والإنجليزية
      • أدوات تخزين الرسوم البيانية والاستعلام
      • أدوات التصور
      • قائمة مجموعات بيانات الرسوم البيانية للمعرفة الصينية والإنجليزية
    • منافسة
    • يفكر
    • تاريخ النجوم
    • يوضح
    • اتصال

التعلم العميق للمعرفة والرسم البياني

استكشاف سلسلة الذكاء المعرفي --- الاتجاهات: 1. معرفة اندماج البيانات ؛ 2. الكل في LLM. بما في ذلك اكتساب المعرفة ، وبناء قاعدة المعرفة ، وسلسلة من الأبحاث التقنية وتطبيق أنظمة الأسئلة والأجوبة على أساس قاعدة المعرفة. أنه يتضمن التقنيات والأوراق المتطورة في مجال NLP.

الرابط الخارجي للموارد

  • NLP-Progress

    مستودع لتتبع التقدم المحرز في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، بما في ذلك مجموعات البيانات والحالة الحديثة الحالية لمهام NLP الأكثر شيوعًا.

  • PAPERSWITHCODE

    يتم توفير الأوراق والرموز.

  • التكنولوجيا على الانترنت

    التكنولوجيا اليومية الشخصية ومواقع الدردشة.

الحياة السابقة والحالية من الرسم البياني المعرفة

رقم سري شرط
1 لماذا يعود "الرسم البياني المعرفة" إلى عام 1956؟

قائمة ملخص البحث

بحث خاص

  1. نظام حوار يعتمد على الرسم البياني المعرفة

تحليل النظرية ذات الصلة من KG و QA

  1. ملخص للرسوم البيانية المعرفة
  2. تحدي الرسم البياني للمعرفة
  3. الرسم البياني التعلم العميق والمعرفة
  4. CN-DBPedia: نظام لاستخراج المعرفة الصينية التي لا تنتهي أبدًا
  5. KBQA
  6. Zhao Tingyang: كيف يمكن الوعي الذاتي بالذكاء الاصطناعي؟ 1-3
  7. جامعة NLP افتتاح Daji- Techer Li Wei ، جامعة سيمون فريزر ، دكتوراه
  8. ACL 2019 ملخص شامل للرسم البياني المعرفة

تحليل الأوراق ذات الصلة NLP

  1. المحول المصور
  2. مسح منتبه لنماذج الانتباه
  3. بيرت: تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات
  4. إرني: التمثيل المحسن من خلال تكامل المعرفة
  5. إرني: تمثيل اللغة المحسّن مع الكيانات المفيدة
  6. Google T5: محول نقل النص إلى النص

البحث عن هيكل الوثائق المالية الصينية

  1. DOC2EDAG

المؤتمرات ذات الصلة الرسم البياني المعرفة

رقم سري اسم درجة يكتب مجال
1 ACL الفئة أ المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
2 CVPR الفئة أ المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
3 ICML الفئة أ المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
4 ijcai الفئة أ المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
5 emnlp الفئة ب المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
6 cikm الفئة ب المؤتمر الأكاديمي قاعدة البيانات/استخراج البيانات/استرجاع المحتوى
7 aaai الفئة أ المؤتمر الأكاديمي منظمة العفو الدولية
8 SIGKDD الفئة أ المؤتمر الأكاديمي قاعدة البيانات/استخراج البيانات/استرجاع المحتوى
9 TKDE الفئة أ المجلات الأكاديمية (قاعدة البيانات/استخراج البيانات/استرجاع المحتوى)
10 سيجير الفئة أ المؤتمر الأكاديمي قاعدة البيانات/استخراج البيانات/استرجاع المحتوى

تشبيه الحقائق

  1. ملخص خريطة المسألة
  2. باي شو: ستة أسئلة وستة إجابات على خريطة الأشياء

تكنولوجيا نظام الحوار

  1. CSDN | ملاحظات الفئة المفتوحة: شرح مفصل لإدارة المعرفة في الحوارات الإرشادية_
  2. مراجعة منهجية للحوار
  3. تكنولوجيا الفهم المنطوقة (SLU) في أنظمة الحوار

تتعلق بتسويق NLP/Dialogue/kg (للتواصل والتعلم فقط)

  1. تقنية معالجة اللغة الطبيعية في التفاعل الصوتي-xiaomi
  2. الانترنت المعرفة الهزيلة المنهجية وينينين
  3. البحث والتقدم في Xiaoi Robot باللغة الصينية الدلالية المفتوحة-XIAOI Robot
  4. يظهر Iflytek على قيمة وتحديات الرسم البياني للمعرفة من منظور التطبيق-إذا

قائمة أنظمة Q&A المفتوحة المصدر السائدة

رقم سري اسم عنوان
1 QuestionAnsweringSystem QuestionAnsweringsystem هو نظام أسئلة وأجوبة من الحاسبات البشرية التي يتم تنفيذها من Java والتي يمكنها تلقائيًا تحليل الأسئلة وإعطاء إجابات للمرشحين.
2 qabassonmedicaknowledgegraph من نقطة الصفر ، نقوم ببناء رسم بياني معرفة مجال طبية يركز على المرض ، ونستخدم هذا الرسم البياني المعرفة لإكمال خدمات الأسئلة والأجوبة التلقائية والتحليل. بيثون
3 ديبافلوف مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم العميق أنظمة الحوار من طرف إلى طرف ودردشة chatbots. بيثون

قائمة المنصات الدلالية السائدة

رقم سري اسم
1 منصة Tencent Wenzhi الصينية الدلالية
2 Iflytek تفتح منصة الدلالية
3 منصة Bosen الصينية الدلالات المفتوحة
4 سحابة معهد هاربين للتكنولوجيا

قائمة أدوات المعالجة المسبقة النصية الصينية والإنجليزية

رقم سري اسم الوظائف الرئيسية
1 ثولاك أداة التحليل المعجمية الصينية ، تدعم C ++/Java/Python بواسطة Tsinghua
2 LTP منصة تكنولوجيا اللغة Pylyp LTP Python Packaging من قبل معهد هاربين للتكنولوجيا
3 هانلب دعم جافا
4 STUTTER النعت Word الصينية النعت (Word فقط النعت النعت) ، Java ، Python ، C ++
5 جياجو يوفر وظائف معالجة اللغة الطبيعية الشائعة مثل تجزئة الكلمات الصينية ، وشرح توضيح جزء من الكلام ، والتعرف على كيان التسمية ، واستخراج الكلمات الرئيسية ، وملخص النص ، واكتشاف الكلمات الجديد. بيثون
6 Fudannlp النعت النعت الكلمة الصينية (كلمة النعت ، شرح توضيحي جزء من الكلام ، التعرف على الكيان التسمية) ، يدعم Java
7 عميق عميق أداة استخراج المعرفة مفتوحة المصادر بجامعة ستانفورد (استخراج ثلاثية) ، تدعم بيثون
8 Fudandnn-NLP3.0 يستخدم في تجزئة الكلمات الصينية ، والاعتراف بالتسمية ، وشرح الجزأ ، وتصنيف الجملة ، والتحليل الدلالي ، والوصول إلى قاعدة المعرفة ، ومسألة الحوار والإجابة ، ويدعم Java ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
9 ستانفورد كوريند علامة جزئية متعددة اللغات من الكلام ، معرف كيان تسمية ، محلل (الجملة والبنية النحوية) ، الهضم المرجعي (أي ، مسألة تحديد عبارة الاسم التي تشير إليها الضمير في الفصل) ، ومحلل المشاعر ، ومتعلم الوضع المرشدين ، ومستصن المعلومات المفتوحة ،

أدوات تخزين الرسوم البيانية والاستعلام

رقم سري اسم الوظائف الرئيسية
1 neo4j قاعدة بيانات الرسم البياني مفتوح المصدر تم تطويرها بواسطة Java.
2 OrientDB قاعدة بيانات NOSQL مفتوحة المصدر التي يمكنها التعامل مع المستندات والرسومات ومكونات قاعدة البيانات التقليدية. كتبها جافا ، تخزين سريع.
3 Virtuoso يدعم استعلامات RDF و Sparql.
4 تيتان يمكن دمجها مع Gremlin/HBase لتمكين معالجة بيانات التخزين الموزعة وحساب بيانات الرسم البياني.
5 Apache Jena-idb تشغيل RDF تحت جافا. من بينها ، يستخدم TDB المتجر الثلاثي لتوفير متجر ثابت لبيانات RDF. TDB أسرع وقابل للتطوير من RDB و SDB.
6 Cypher لغة استعلام الرسم البياني التصريحي ، والتعبير عن قاعدة بيانات الاستعلام الفعالة وتحديث قاعدة بيانات الرسم البياني.
7 شبح لغة تدفق البيانات الوظيفية تتيح للمستخدمين التعبير عن اجتياز أو الاستعلام عن الرسوم البيانية للممتلكات المعقدة بطريقة موجزة.
8 Sparql تم تطوير لغة الاستعلام وبروتوكول الحصول على البيانات لـ RDF.
9 rdflib يدعم محلل ومسلسل مكتوب على أساس Python و RDF/XML و N3 و Ntriples و N-Quads و Turtle و Trix و RDFA و Microdata ، SPARQL 1.1.

أدوات التصور

رقم سري اسم الوظائف الرئيسية
1 Echarts أداة Baidu Open Source ، وتغليف API الكامل ، والبسيط وسهل الاستخدام ، وسهلة الاستخدام ، ولكن لا تدعم معالجة الأحداث.
2 cytoscape.js بالنسبة للرسومات والشبكة ، فإن التفاعل بين الأحداث جيد وسهل الاستخدام.
3 D3.JS عتبة الاستخدام عالية ، لكنها تدعم معالجات الأحداث. يحتوي D3 على النفقات العامة الصغيرة للغاية ، ويدعم السلوك الديناميكي لمجموعات البيانات الكبيرة والرسوم المتحركة التفاعلية ، ويدعم الرسومات الغنية.

قائمة مجموعات بيانات الرسوم البيانية للمعرفة الصينية والإنجليزية

رقم سري اسم مهام التطبيق
1 Openkg فتح الرسم البياني المعرفة
2 CN-Probase خريطة المفهوم الصينية على نطاق واسع
3 srentibridge قاعدة المعرفة العاطفية الكيان الصيني ، تصور كيف يصف الناس كيانًا ، بما في ذلك الأخبار والسياحة والتموين ، ما مجموعه 300000 زوج
4 الرسم البياني المعرفة الموسيقية الرسم البياني للموسيقى الصينية والمعرفة والمطربين والأغاني والمعلومات الأخرى
5 شخصية المعرفة RDF معرفة الشخصية التي تم جمعها من موقع الموسوعة ، ما مجموعه 650،000 ثلاث مرات RDF
6 الرسم البياني المعرفة لمناطق الجذب السياحي الصينية خريطة المعرفة الصينية لمناطق الجذب السياحية الصينية هي جزء من خريطة المعرفة Casia-KB. مستخرجة من موسوعة Baidu والموسوعة التفاعلية. يمكن استخدام خريطة المعرفة لمناطق الجذب السياحي في الجغرافيا والحياة والترفيه والتطبيقات الأخرى.
7 2 مليون بيانات صورة منتج هذه البيانات هي ملخص لبيانات صورة المنتج التي يتراكمها Bai Dan في السنوات السبع من التشغيل. قام Bai Dan ببناء نظام تصنيف للتجارة الإلكترونية الغنية ونظام تصنيف الوسائط.
8 بنك الأعراض الصينية هذه مجموعة بيانات تحتوي على كيانات الأعراض والتوائم المتعلقة بالأعراض. تأتي البيانات من قاعدة بيانات الأعراض الصينية من 8 مواقع استشارية صينية ، و 3 مواقع مواقع موسوعة صينية وسجلات طبية إلكترونية.
9 الرسم البياني معرفة مطار Cnschema يمكن أن يقوم الرسم البياني المعرفة في المطار القائم على CNSChema بالاستعلام عن خصائص المطارات في جميع أنحاء العالم ، بما في ذلك الاسم والمنطقة الزمنية ورمز المطار والموقع الجغرافي (خط العرض وخط الطول) ، إلخ.
10 الرسم البياني للمعرفة العامة من سبع أحرف تحتوي هذه البيانات على ما مجموعه 80 مليون موسوعة ثلاثية ، والتي تعد جزءًا من المجموعة الفرعية من قصائد الأحرف المكونة من سبع أحرف ، وستظل أكثر انفتاحًا في المستقبل. Qiluo-7lore هو رسم بياني للمعرفة الموسوعة التي تم إنشاؤها بعناية بواسطة تقنية عشب الكلاب. إنها مجموعة من المعرفة الهائلة في العالم البشري. أنه يحتوي على أشياء ، حقائق ، مفاهيم ، قواعد ، إلخ.

منافسة

  1. ATEC ANT Developer Competity Competition-NLP Problem Comple
  2. Baidu 2019 Language and Technology Company المسار الثاني-الحوار الذي يحركه المعرفة-2019-4
  3. SMP2019 تقييم تكنولوجيا الحوار الصيني للحواسبات البشرية (ECDT) ، والمداخن الفرعي: تصنيف المجال ، والتعرف على النية ، وملء الفتحة الدلالية -TASK1: تقييم اللغة الطبيعية -2019-5

يفكر

  • بناء الرسم البياني للمعرفة هو مشروع هندسي منهجي. حاليًا ، قام الجمع بين تكنولوجيا التعلم العميق ومعرفة معالجة اللغة الطبيعية بتحسين كفاءة البناء إلى حد ما وخفض التكاليف. إن حالة الرسم البياني للمعرفة هي بمعنى أن الذكاء المعرفي هو مرفق موارد أساسي ، استنادًا إلى والتي يمكن استخدامها في الأسئلة والأجوبة ، والحوار ، وأنظمة التوصية ، وتعزيز القابلية للتفسير.
  • في الوقت الحاضر ، هناك الكثير من الطلب على بناء الرسم البياني المعرفة في الحقول العمودية. فيما يتعلق بالتطبيق ، فإن ممارسة أنظمة الحوار الذكية والسؤال والنشط هي موضوع ساخن نسبيًا.
  • أنا شخصياً أعتقد أن نظام الزاحف يمكنه توفير مصدر معرفة محدث ديناميكيًا لقاعدة المعرفة.
  • نظام الحوار الذي يجمع بين المعرفة/الحس السليم ، مع دقة وتنوع أكثر ، هو اتجاه يستحق الدراسة ، مما يسمح للآلات بتوجيه المستخدمين إلى توصيل الموضوعات. على سبيل المثال ، اللعبة 2 أعلاه هي التطبيق في هذا الاتجاه.
  • تم رفع عتبة معالجة/فهم اللغة الطبيعية إلى BERT ، وهو أمر لا بد منه في مهام الأرقام الشاسعة ، استنادًا إلى المحول كمشفر! أصبحت كيفية دمج المعرفة (يمكن أن تكون متعددة الوسائط) في التدريب النموذجي موضوعًا ساخنًا في البحث. على سبيل المثال ، اقترح Baidu مؤخرًا أن نموذج تمثيل Ernie يقدم هذه الفكرة ، التي حققت أيضًا نتائج جيدة في مهام المصب.
  • التضمين الرسم البياني للمعرفة (KGE) هو نقطة اتصال بحثية حالية.
  • يجب أن يكون دمج معرفة البيانات متعددة الوسائط مرحلة استكشاف مهمة لذكاء آلة المجال للتحرك نحو ذكاء المعرفة العامة. أولاً ، نظرًا لخصائص البيانات متعددة الوسائط نفسها ، فإن الهيكل مهم للغاية. بعد الهيكل ، يمكن أن يثري بشكل كبير تكوين المعرفة للرسم البياني المعرفة وإثراء التعبير. ثانياً ، يبدو الأمر أكثر إثارة للاهتمام إذا كان من الممكن توصيل مكونات CV و NLP وتعمل معًا ، مثل محتوى الرد على سيناريو سؤال وجواب أكثر ثراءً وأكثر طبيعية مع الأشخاص.
  • <strong> بالنسبة لهيكل البيانات النصية ، بالإضافة إلى استخدام طرق التعلم الآلي ، يمكن أيضًا استخدام التعبيرات العادية لاستخراج البيانات ، وروابط المعالجة الوسيطة في النمذجة ، وما إلى ذلك: على سبيل المثال: التعبير العادي مع التعلم العميق </strong>
  • 20230226: إن تطوير NLP هو تغيير نموذج آخر من النصف الثاني من 2022 إلى 2023. مع ظهور ChatGpt ، كان كل شخص داخل وخارج الحقل معروفًا ، مما تسبب في مناقشة ساخنة في جميع مناحي الحياة ، وقد اتبعت الشركات المحلية والأجنبية الرئيسية حذوها. على سبيل المثال ، أصبحت LLM (نموذج لغة كبير) ، و AIGC (محتوى AI الذي تم إنشاؤه) ، وبعض مهام التقسيم الفرعي لـ NLP موحدة بسبب LLM ، وأصبحت LLM موضوعًا للبنية التحتية في مختلف الصناعات. إن ظهور Chatgpt هو إعطاء الناس مفاجأة ، وإعطاء الناس إمكانيات استكشاف جديدة ، وللحصول على الذكاء الاصطناعي ، ليتم تعميمها.
    • من وجهة نظر تجربة ChatGPT ، قمت بشكل أساسي بتغطية جميع الأفكار السابقة ، بما في ذلك استخراج المعلومات ، والحوار ، وتوليد الرأي ، وسلسلة التفكير-هناك التفكير ، ويمكن إضافة المعرفة الجديدة إلى التحديث والرمز. الشيء الأكثر إثارة للدهشة هو أنه يمكنني التحدث بجدية وسرد خطوات المشكلات المنطقية.
    • تعرف على المزيد حول مبادئ الورقة. لتطوير GPT-1 إلى GPT3 ، فهم البنية التحتية للمحول.
  • 20230521: إن سرعة متابعة LLM المحلية سريعة للغاية ، وتم إصدار نماذج لغة كبيرة متطورة ذاتيًا ، وهناك أيضًا نماذج مفتوحة المصدر ، مثل Tsinghua's ChatGlm-6/130b. يتطور النظام البيئي حول LLM بسرعة. التطبيقات المختلفة ، مثل chatpdf ، والمكونات الإضافية ، وما إلى ذلك مؤخرًا ، أصدرت Openai إصدار ChatGpt iOS ، الذي اتخذ تطبيق LLM خطوة كبيرة. يمكن أن يتخيل أن العديد من التطبيقات في المستقبل ستستند إلى قدرات LLM. فيما يتعلق بكيفية بناء بعض التطبيقات بناءً على LLM ، يتكرر Langchain Open Source Framework بسرعة كبيرة. يمكن أن تتيح لك بعض أسطر التعليمات البرمجية تجربة بسرعة مثل سؤال وجواب بناءً على المستندات الشخصية ، وحساب المتجهات ، والتخزين ، وما إلى ذلك ، وهو مريح وسريع. يوصى أن يتعلمه الجميع ويستخدمونه. بالنسبة للنص ، فإن معظم النص غير منظم بالفعل ، مثل PDF و Word و HTML ، وما إلى ذلك ، يجب تنظيمه بناءً على أدوات أخرى ، كما يوفر Langchain طريقة مفتوحة المصدر. إن قدرة النشر المخصخصة LLM + الوصول إلى المعرفة الموضعية + توسيع المكونات الإضافية لـ LLM هو اتجاه التطوير الحالي.

تاريخ النجوم

يوضح

  • يرتبط المحتوى أعلاه كل شيء بعملية التعلم الخاصة بالفرد (بما في ذلك محتوى الإنترنت ، والملاحظات الشخصية ، وما إلى ذلك). آمل أن يكون ذلك مفيدًا للأصدقاء في مجال دراسة الذكاء المعرفي.

اتصال

  • CSDN
  • الموقع الشخصي
  • ملخص ويكي التقنية
  • البريد الإلكتروني: [email protected]
  • تحديث الوقت: 2023.5.21
  • لي هانغهانغ
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل