實體關係抽取入門
中文實體關係抽取，編碼距離（下一步試試它）
中文實體關係抽取實踐：全流程以及ccks2019baseline代碼
實體關係抽取的現狀與未來
可參考的中文實體關係抽取代碼
實體關係抽取簡單入門（含pytorch代碼）
不錯的綜述關於實體關係抽取，命名實體識別和知識圖譜構建
隨着人工智能技術的不斷進步，大模型在各個領域中發揮着越來越重要的作用。然而，大模型幻覺問題一直是制約其進一步發展的瓶頸。爲了解決這一問題，研究者們不斷探索新的技術和方法。近年來，一種名爲RAG（檢索增強生成）的技術備受關注，它通過結合知識圖
導語：沒人懷疑，2024 年，AI 依然將是科技界的主角。上個月，OpenAI 推出了可以生成 60 秒高清視頻的視頻生成模型 Sora，掀起了對多模態模型的進一輪討論。多模態大模型技術的最新進展如何？這一波新技術，對於行業和消費者的體驗會
本文結合“基於ERNIE SDK+LangChain搭建個人知識庫”的代碼示例，爲您講解RAG的相關概念。 概念 在2020年Facebook AI Research(FAIR)團隊發表一篇名爲《Retrieval-Augmented
“以產業興實現城市興，以產業強帶動城市強”反映了一座城與產業的休慼相關。產業招商又是政府引進優質企業、拉動城市與區域經濟發展的“活水源頭”。長期以來，政府招商部門引進大型優質項目從篩選考察企業到正式簽約，往往以年爲週期，一方面要面對區域激烈
隨着大數據時代的來臨，知識圖譜在各個領域的應用越來越廣泛，如智能客服、智能推薦、智能問答等。而OpenSPG作爲一款強大的知識圖譜構建工具，一直備受關注。近日，OpenSPG發佈了新版，帶來了大模型知識抽取和快速知識圖譜構建等功能，進一步提
AIOps 爲運維工作帶來革命式變革 隨着雲計算技術不斷升級，承載業務的 IT 基礎設施規模擴大，各個應用之間的鏈路關係變得越來越複雜，每時每刻都在產生海量級的日誌。對日誌數據的採集、存儲與分析處理方式，是衡量企業系統數字化程度的重要標誌
隨着國內首批大模型產品獲批名單問世，百“模”大戰悄然開啓。在這場百“模”大戰中，每一款大模型產品的誕生，都離不開數據的支撐。如何有效存儲、管理和處理海量多模態數據集，並提升模型訓練、推理的效率，保障 AI 業務平臺運行的穩定，仍是亟待解決的
近日，阿里雲機器學習平臺PAI與華南理工大學合作（阿里雲與華南理工大學聯合培養項目）在自然語言處理頂級會議ACL2023上發表了具有高效推理速度的中文領域文圖生成擴散模型和工具鏈Rapid Diffusion。它是面向中文特定領域的文圖生成
近日，阿里雲機器學習平臺PAI與復旦大學肖仰華教授團隊、阿里巴巴國際貿易事業部ICBU合作在自然語言處理頂級會議ACL2023上發表基於電商多模態概念知識圖譜增強的電商場景圖文模型FashionKLIP。FashionKLIP是一種電商知識
近日，慧博雲通子公司慧博雲通（上海）軟件技術有限公司正式加入飛槳技術夥伴計劃，雙方將共同探索人工智能多場景創新應用，爲企業提供智能化解決方案。 慧博雲通 慧博雲通科技股份有限公司（股票代碼：301316）成立於2009年，總部位於杭州，公
應用軟件架構經過單體架構、分佈式架構，面向服務架構、微服務架構發展，在雲計算、容器、網絡等技術的支撐下，更多企業的新一代應用都開始選擇使用微服務架構。同時，容器技術在LXC (Linux Container)、cgroups
最近在做一個知識圖譜相關的項目，首次接觸到了圖數據庫。搜索了一些資料，對比了幾個流行的圖數據庫後，最終選擇了Neo4j來作爲項目的數據庫。 也正好趁這次項目的開發，邊學習下圖數據的技術，也在這裏記錄下一些知識點，希望對大家有所幫助。 今天，
知識圖譜問答（Knowledge-based Question Answering, KBQA）是指給定自然語言問題，通過對問題進行語義理解和解析，進而利用知識庫進行查詢、推理得出答案。美團在平臺服務的售前、售中、售後全鏈路的多個場景中都
統計數據顯示，新藥從研發到上市的平均時間是 13 年左右，投入非常巨大。在這個過程中，需要大量的計算，大量的研究環節都需要計算的支持。可是在過去的很長時間裏，受技術方面的限制，算力達不到研究要求，這是導致新藥研發耗時漫長的原因所在。目前，在
縱使彼岸繁花似錦，眼前卻荊棘叢生——這恐怕是當前大多數行業用戶在嘗試AI應用的真實寫照。 毋庸置疑，AI近年來熱度不斷上升，從AlphaGo戰勝柯潔，再到波士頓機器人和特斯拉人形機器人爆紅網絡……AI熱門話題總能吸引大量關注。然而，A
