论文浅尝 | Knowledge Vault: 全网规模的知识概率融合方法
论文笔记整理：吴桐桐，东南大学博士生，研究方向为自然语言处理。 链接：https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/kv-kdd14.pdf 基于机器学习，Knowledge Vault不仅能够从多个来源（文本，表格数据，页面结构，人工注释）中提取数据，而且还可以根据所有可用数据推断事实和关系。网络当然包含大量的错误数据，因此框架依赖于现有的知识库（例如Freeb
相关文章
- 1. 论文浅尝 | Leveraging Knowledge Bases in LSTMs
- 2. 论文浅尝 | 可建模语义分层的知识图谱补全方法
- 3. 论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
- 4. 论文浅尝 - ESWA | 知识图谱的自动扩充方法
- 5. 论文浅尝 | ICLR 2020 - 一文全览知识图谱研究
- 6. 论文浅尝-Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention
- 7. 论文浅尝 | 重新实验评估知识图谱补全方法
- 8. 论文浅尝 | 基于深度序列模型的知识图谱补全
- 9. 论文浅尝 - ESWC2020 | YAGO 4: A Reason-able Knowledge Base
- 10. 论文浅尝 | K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph
- 更多相关文章...
- • XML 语法规则 - XML 教程
- • 与传输层有关的基本知识 - TCP/IP教程
- • SpringBoot中properties文件不能自动提示解决方法
- • 委托模式
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文浅尝 | Leveraging Knowledge Bases in LSTMs
- 2. 论文浅尝 | 可建模语义分层的知识图谱补全方法
- 3. 论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
- 4. 论文浅尝 - ESWA | 知识图谱的自动扩充方法
- 5. 论文浅尝 | ICLR 2020 - 一文全览知识图谱研究
- 6. 论文浅尝-Improving Neural Fine-Grained Entity Typing with Knowledge Attention
- 7. 论文浅尝 | 重新实验评估知识图谱补全方法
- 8. 论文浅尝 | 基于深度序列模型的知识图谱补全
- 9. 论文浅尝 - ESWC2020 | YAGO 4: A Reason-able Knowledge Base
- 10. 论文浅尝 | K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph