在可视化编辑器中编辑后,LinqToSql dbml三元组的x.designer.cs部分会消失的原因是,可视化编辑器会自动重新生成x.designer.cs文件,以便更新数据模型。这个过程会覆盖原有的x.designer.cs文件,因此会导致原有的代码被删除。
为了解决这个问题,可以尝试以下方法:
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注意:以上产品名称均为示例,实际产品名称可能与示例不同。
本文对WWW2020 论文《Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》(用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数)进行解读。
---- 新智元报道 来源:Google AI 编辑:LRS 【新智元导读】预训练的经验来说,数据越多,效果越好!Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章,可以从知识图谱中自动生成文本数据,再也不怕语料不够用了! 大型预训练自然语言处理(NLP)模型,如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM,充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库,对特定任务的标注数据进行微调,获得一个效果特别好的预训练,并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而,自然语言文本本身
在这个信息飞速发展的时代,数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点,给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
近些年,知识图谱 (Knowledge Graph) 在自然语言处理、问答系统、推荐系统等诸多领域取得了广泛且成功的应用。然而,现有知识图谱普遍存在链接缺失问题。为解决该问题,知识图谱补全任务应运而生。目前的知识图谱补全模型可分为多个流派,而基于距离的模型是其中重要一派。这类模型可以建模对称、互逆与复合等不同的抽象关系模式(Relation Pattern),却难以对知识图谱中普遍存在的语义分层 (Semantic Hierarchies) 现象进行有效建模。
昨天在介绍Center Loss的时候提到了这两个损失函数,今天就来介绍一下。Contrastive Loss是来自Yann LeCun的论文Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping,目的是增大分类器的类间差异。而Triplet Loss是在FaceNet论文中的提出来的,原文名字为:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering,是对Contrastive Loss的改进。接下来就一起来看看这两个损失函数。论文原文均见附录。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象,并解释现象出现的原因,推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系,使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验,到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
在人工智能的早期,自上而下的创建智能系统的方法(在上一课中讨论过)很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式,然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法:
【导读】以往的网络表示学习模型只会为固定的网络节点学习表示向量,而实际上,网络节点会根据时间的变化通过节点间的交互呈现出不同的网络结构特性。浙江大学和南加州大学团队提出了基于动态网络的节点表示的概念,利用DynamicTriad,在可以保存网络的结构信息的同时又保存网络的演化模式。该模型在链接预测上取得了不错的效果,而且方法未来可以有效地应用于识别移动网络中的电话欺诈,并预测网络中的用户是否偿还贷款。论文已经放出,代码也已开源。 论文:Dynamic Network Embedding by Modelin
【新智元导读】由上海交通大学王新兵教授和张伟楠教授指导的Acemap团队知识图谱小组,近日发布了学术知识图谱AceKG,提供了近100G大小的数据集,为每个实体提供了丰富的属性信息,涵盖权威学术知识,旨在为众多学术大数据挖掘项目提供支持。 Acemap学术知识图谱网址: http://acemap.sjtu.edu.cn/app/AceKG/ 知识图谱是知识工程的一个分支,由语义网络发展而来,由于其在搜索与推荐系统中的极大应用前景,近几年在机器学习、自然语言处理等最新技术的推动下迅速发展,受到了业界和学术界
图(Graph)是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点(Vertex)和边(Edge)组成,节点表示对象,边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题,如社交网络、交通网络、电力网络等。
今天为大家带来一篇美国加州大学欧文分校发表在NAACL 2019上的一篇论文。在本文中,作者提出了对链路预测模型的对抗性修改:识别出添加到知识图谱中,或者从知识图谱中删除的事实,这些事实能够在模型经过重新训练后更改对目标事实的预测。利用对图的删除,作者识别出对预测链接最有影响的事实来研究可解释性;利用对图的添加,评估模型的鲁棒性。同时,作者引入了一种有效近似嵌入的方法来估算知识图谱修改的效果。
摘要:多模态知识图谱(multi-modal knowledge graph,MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点。本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法,以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题。首先,通过爬取计算机学科的相关多模态数据,构建了一个系统化的多模态知识图谱。但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力,本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型,最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组:
互联网的出现为大量内容创建者打开了创造内容产出信息的大门。因此,现在网络上存在大量高质量的用户生成内容。为了帮助计算机对这些文档内容有更好的理解,我们需要一种有效的方式来组织和表示这些数据。针对这个问题,人们认为可以把数据中隐藏的知识用图结构的形式进行表示,于是基于语义网概念提出了知识图谱来解决这个问题。
知识图谱(knowledge graph)⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”,因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持,如⾃然语⾔处理、推荐系统等,更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库,提升计算机的理解和分析能⼒,实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测,到2025年,知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析,⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。 最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤,虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊,但它的知识表⽰和推理能⼒有限,⽆法直接获取和处理结构化知识。因此,知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识,以增强其对话⽣成和理解的能⼒,进⽽提升对话系统的智能⽔平。
这个网站里有很多通用知识图谱。尤其是网站整合的ownthikhttps://kg.ownthink.com/还可以进行可视化检索。
对知识系统(eg.博客)而言,良好的组织结构是极为重要的,尤其是当内容增多,关联复杂后显得尤为重要。传统的“分类(Categories)+标签(Tags)”的二级模式虽足以应付大部分用户的需求,但本质上其还是需要用户对已有分类和标签有良好的组织,这对很多用户来说是根本做不到,因为我们往往缺的就是这种“纵览全局”的能力。
人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战,当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。本文作者定义了一种新的评估方案,称为“修复游戏”,通过生成一个网络注意力图,为量化评价哪些图像区域有助于人脸匹配提供了基本事实。
▌AI 科技大本营按:2018 年 7月 13 日——19 日,ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)人工智能领域顶级学术会议之一,涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等,对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
下图分别是 CN-DBpedia 的构建流程和系统架构。知识图谱的构建是一个浩大的工程,从大方面来讲,分为知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用几个部分,也就是上面架构图从下往上走的一个流程,简单来走一下这个流程。
机器之心发布 作者:Xiaohang Zhan、Ziwei Liu、Ping Luo、Xiaoou Tang、Chen Change Loy 这篇文章介绍了中国香港中大-商汤科技联合实验室的新论文「Mix-and-Match Tuning for Self-supervised Semantic Segmentation」,该论文被 AAAI 2018 录用为 Spotlight。 用于语义分割的卷积神经网络通常需要大量的标注数据来进行预训练,例如 ImageNet 和 MS-COCO。自监
每天给你送来NLP技术干货! ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022,论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》,该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系,从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接:https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接:htt
三元组 是一个由三个整数组成的数组。 给你一个二维整数数组 triplets ,其中 triplets[i] = [ai, bi, ci] 表示第 i 个 三元组 。 同时,给你一个整数数组 target = [x, y, z] ,表示你想要得到的 三元组 。
这一回,我们的目标是用pyDatalog与“知识图谱”交互。知识图谱是个很复杂的概念,但一般其中的知识都是以RDF三元组的形式存储的,所以我在这里实际上演示的是pyDatalog与RDF类三元组的交互。官网上没有提供这类问题的“标准解法”,下面的例子是我的一些思考,我也从中发现了用Datalog管理和维护知识图谱的一些特有优势:
作者:Lingbing Guo、Qingheng Zhang、Weiyi Ge、Wei Hu、Yuzhong Qu
在自然语言处理和计算机视觉领域,已经有工作开始探索基于常识的阅读理解和视觉问答问题。这类问题要求算法需要额外的常识才能给出答案。但现有的常识视觉问答数据集大多是人工标注的,并没有基于合适的知识或情感表达进行构建。这不仅导致常识的分布相当稀疏,容易产生解释的二义性,同时还容易引入标注者偏差,使得相关算法仍在关注于增加神经网络的表达能力以拟合问题和答案之间的表面联系。
我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式,并能预测和解释事情发生的原因和时间,这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们的用户。
今天为大家分享的文章是ACL 2020录用的一篇关于关系抽取的文章,是吉林大学人工智能学院常毅教授团队的研究成果。针对目前既存模型处理重叠关系三元组(多个关系三元组共享同一个实体)效果不好的问题,提出了一种新的级联二元标注框架——CASREL。不同于以往模型将关系建模为实体的离散标签(即将关系抽取作为分类任务处理),作者从一个新的视角审视这个问题,认为可以在一句话中将关系建模成一个使头实体映射到尾实体的函数。这样我们只需要找出尽可能多的三元组即可,而以往关系分类任务中却存在许多关系被遗漏的问题。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。
深度学习有在新的高度得到大家的认可,并驱使更多的爱好者去学习、去探索,已不仅仅在图像、视频及语音领域得到重视。现在在SLAM、NLP、医学、经济学等领域都得到愈来愈多的研究者的重视,今天我们就和大家说说人与物体目标之间的互动检测识别,有兴趣的您可以接下来慢慢享受~
今天给大家分享一篇关于关系抽取的文章,关系抽取是自然语言处理中信息抽取(EI)的重要组成部分。如果您对信息抽取、关系抽取、实体抽取、事件抽取还不是很了解可以阅读以下几篇文章:
2019 年 10 月 19 日,第十八届中国计算语言学大会「中国法研杯」相似案例匹配评测研讨会在云南昆明完美落幕。会上,清华大学刘知远副教授、中国科学院软件研究所韩先培研究员、幂律智能科技有限公司 CEO 涂存超博士等均出席了该会议。
Ranking Loss被用于很多领域和神经网络任务中(如 孪生网络Siamese Nets 或 Triplet Nets),这也是它为什么拥有 Contrastive Loss、Margin Loss、Hinge Loss 或 Triplet Loss 等这么多名字的原因。
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱,两个版本,一个从 0 开始(start from scratch),一个在 CN-DBpedia 基础上补充,把 MySQL,PostgreSQL,Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道,欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型,一种是以 Freebase,Yago2 为代表的 Curated KBs,主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
近年来,行人重识别(Person Re-Identification,简称ReID)在计算机视觉领域可谓火遍了“大江南北”。脱胎于行人重识别,行人搜索(Person Search)问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同,行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务,因此也更贴近实际应用场景。本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)与牛津大学的科学家们刚刚被CVPR 2021接收的一篇论文:《Anchor-Free Person Search》。该工作开创性地提出了一个简洁有效的无需锚框(Anchor-Free)的行人搜索框架,其搜索精度全面超越以往基于二阶段检测器的框架,并且在保证性能的前提下达到了更快的运行速度。
从手机安全和监控摄像头到增强现实和摄影,计算机视觉的面部识别分支具有多种有用的应用。根据您的具体项目,可能需要在不同光照条件下的面部图像或表达不同情绪的面部。从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对,此列表上的数据集的大小和范围各不相同。
图数据库和知识图谱是管理图结构数据(包括节点(实体)和边(关系))的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息,支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查询和遍历;知识图谱通过整合推理和派生新知识的机制,增强了图数据库的功能。这种增强的表达力不仅让你能进行更高级的数据分析,还能从图中相互连接的数据点中提取洞察力。
如果你遇到了修复web服务器的文件权限问题,在网上搜索后,有大牛告诉你需要递归地chmod 777 你的web目录!
给你一个整数数组 arr ,以及 a、b 、c 三个整数。请你统计其中好三元组的数量。
牛广林,北京航空航天大学在读博士,研究方向为知识图谱与知识推理,以第一作者发表一篇AAAI2020论文。
今天给大家介绍发表在AAAI 2020上的文章“K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph”,该工作由清华大学Weijie Liu等人完成。文章提出将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合,使机器在阅读特定领域文本时,能够利用相关领域知识进行推理。
肖仰华 复旦大学教授 复旦大学计算机科学技术学院,副教授,博士生导师,上海市互联网大数据工程技术中心副主任。主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下,人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现,这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用
作者:肖仰华 复旦大学计算机科学技术学院,副教授,博士生导师,上海市互联网大数据工程技术中心副主任。 主要研究方向为大数据管理与挖掘、知识库等。 大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的“喂养”下,人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现,这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合
定义一种特殊的三元组:(x,y,z),其中x,y,z都代表纸带上格子的编号,这里的三元组要求满足以下两个条件:
本篇文章介绍上海交通大学 BCMI 实验室在AAAI 2020 上的一项工作,A Proposal-based Approach for Activity Image-to-Video Retrieval。
Human-Object Interaction(HOI)检测是识别图像中“人-物-交互”的任务,涉及到:1)交互作用中的主体(人)和目标(对象)的定位;2)以及交互标签的分类。 大多数现有的方法都通过检测人和对象实例,然后单独推断检测到的每一对实例的关系来间接解决这个任务。
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