转载公众号 |DataFunTalk导读本文将分享 Shopee 在电商知识图谱构建，以及与大模型结合方面的探索。主要内容包括以下五大部分：1.电商知识图谱概览2.电商知识图谱构建3.电商知识图谱应用4.知识图谱与大模型探索5.问答环节分享嘉宾｜郑鑫博士ShopeeSenior Expert Engineer编辑整理｜吕晶内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01电商知识图谱概...

从原始数据（L0）经基础过滤（L1）、模型精筛（L2）、合成与增强（L3），到最终可直接用于编排的数据（L4），每一级都对应明确的处理标准和应用场景，避免 “一刀切” 的粗放式加工，最大化单位数据的训练价值。每一次范式跃迁，既延伸和重构了前一阶段的数据驱动策略，又演进出新的数据利用方式，从而推动模型能力的跃升与涌现。高质量公开数据资源正逐渐逼近枯竭点，未来的模型演进无法继续单纯依赖数据规模的增长，

余博涛，南京大学计算机科学与技术系，硕士研究生论文连接：http://www.aclweb.org/anthology/N16-1034发表会议：NAACL-HLT 20...

 动机术语层次在许多自然语言处理任务中扮演着重要角色。然而，大部分现有的术语层次是人工构建的，其覆盖范围有限，或者某些领域上不可用。因此，最近的工作集中在自动化的术语层次...

本文转载自公众号：警察技术杂志。                                            郝久月  樊志英   汪宁   王欣   摘   ...

笔记整理：郭荣辉，天津大学硕士，研究方向为知识图谱链接：https://aclanthology.org/2023.acl-long.597/1、引言本文发现基于消息传递机制的模型在KGC任务中，消息传递并不是KGC性能提升的最主要原因。由于KGs固有的图结构，图神经网络( Graph Neural Networks，GNNs )被用来学习实体和关系的嵌入，从而促进KGC。现有的基于MPNN的GN

转载公众号 | 人工智能前沿讲习论文来源：https://crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.20211264摘要：知识图谱是一种用图结构建模事物及事物间联系的数据表示形式，是实现认知智能的重要基础，得到了学术界和工业界的广泛关注.知识图谱的研究内容主要包括知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理4部分.目前，知识图谱的研究还存在一些挑战.例如，知识...

本文转载自公众号：美团技术团队。   本文介绍了大众点评搜索核心排序层模型的演化之路，包括结合知识图谱信息构建适合搜索场景的Listwise深度学习排序模型LambdaD...

转载公众号 | 专知随着复杂传感器和大型数据库技术的发展，城市系统中越来越多的时空数据被记录和存储。对这些时空数据的演化模式进行预测学习是城市计算中一个基本但重要的循环，可以更好地支持城市智能管理决策，特别是在交通、环境、安全、公共卫生等领域。由于传统的统计学习和深度学习方法难以捕捉城市时空数据中的复杂关联，近年来提出了时空图神经网络(STGNN)框架。STGNN通过整合图神经网络(GNNs)和.

本文转载自公众号：徐阿衡。                                                     论文：A simple neural network module for relational reasoning(2017)github代码: https://github.com/siddk/relation-network这篇回顾下 DeepMin