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【传代码】知识图谱推理(论文复现)

识图谱,作为这一领域的一颗璀璨明珠,以其独特的结构化和语义化特性,为我们提供了一个全新的视角和工具。...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱在智能问答、推荐系统、语义搜索等多个领域展现出了巨大的应用潜力。 让我们一同踏上探索知识图谱推理奥秘的旅程,共同开启智慧世界的新篇章! 1....论文概述 本研究专注于基于图神经网络(GNN)的知识图谱推理,特别关注了传播路径的应用与优化。在智能问答和推荐系统等领域,知识图谱推理具有关键作用,但传统GNN方法在效率和准确度方面存在局限。...这一发现不仅突显了AdaProp在知识图谱推理中的潜力,也为该领域的未来研究和应用提供了新的方向。...AdaProp的成功实现在理论和实践层面上都为知识图谱推理开辟了新的可能性,强调了自适应传播策略的重要性。

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    新温故,从知识图谱到图数据库

    简单的说,就是要建立行业知识图谱,才能给行业AI方案。 ? 机器通过人工智能技术与用户的互动,从中获取数据、优化算法,更重要的是构建和完善知识图谱,认知和理解世界,进而服务于这个世界。...那什么是知识图谱呢? ? 知识图谱 知识图谱本质上是语义网络的知识库,从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图。 那什么是多关系图呢? 回忆在数据结构中的“图”。...知识图谱的构建是后续应用的基础,而且构建的前提是需要把数据从不同的数据源中抽取出来。...知识图谱工程本身还是业务为重心,以数据为中心。不要低估业务和数据的重要性。 ? 知识图谱最重要的核心在于对业务的理解以及对知识图谱本身的设计。...让知识图谱尽量轻量化、并决定哪些数据放在知识图谱,哪些数据不需要放在知识图谱,在于把知识图谱设计成小而轻的存储载体。 知识图谱主要有两种存储方式:RDF和图数据库。它们之间的区别如下图所示。

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    乎学习js闭包

    乎:到底什么是闭包? 寸志: JavaScript 闭包的本质源自两点,词法作用域和函数当作值传递。 词法作用域,就是,按照代码书写时的样子,内部函数可以访问函数外面的变量。...乎:为何前端面试官都喜欢问闭包?...所以我觉得闭包是一个很好的面试问题,我就遇到过很多很多回答方式: 闭包就是一个函数内部可以访问函数外部的现象表述; 闭包就在于函数内部可以直接读取全局变量; 闭包是很多语言都具备的特性,在js中,闭包主要涉及到...js的几个其他的特性:作用域链,垃圾(内存)回收机制,函数嵌套,等等,然后会跟你扯一堆; 还有的人说不清楚闭包是什么,但是他们会要求直接给你写代码; 遇到些看起来水平很高的人,被问到闭包的时候往往很不削

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    【干货】刘远:面向大规模知识图谱的表示学习技术

    远:大家好,我叫刘远,来自计算机系。非常感谢前面李涓子老师、蔡老师讲了一些认知和知识图谱相关的知识,这样我就可以接着他们讲我今天的题目。...这是知识图谱的基本表示形式。有两种代表性的知识图谱,一个是语言知识图谱WordNet,包含了英语中词与词之间的同义、反义、上下位等关系。Wordnet是自然语言处理常用的语言知识库。...另外一种知识图谱Freebace是世界知识图谱,包含了现实世界中人、地点、机构等实体以及它们之间的关系,例如,乔布斯是苹果公司的创始人等。...人类知识除了在知识图谱中,更多地蕴藏在大量的互联网文本中。如何把文本信息与知识图谱信息结合起来,更好地实现知识表示,是一个重要的挑战问题。...以上就是我们今天着重介绍的,如何在知识表示学习中考虑复杂关系,如何把文本和知识图谱信息相结合,以及如何考虑关系路径等等。当然,知识图谱的表示学习还有非常多值得研究的课题。

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    知其然,其所以然,JS 对象创建与继承

    这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第 30 天,点击查看活动详情 小序 在 6 月更文中零零散散讲了 JS 的对象创建和对象继承,有工友对此还是表示疑惑,要注意:这是两个不同但又相关的东西...这些文章是: 蓦然回首,“工厂、构造、原型”设计模式,正在灯火阑珊处 JS精粹,原型链继承和构造函数继承的 “毛病” “工厂、构造、原型” 设计模式与 JS 继承 JS 高级程序设计 4:class 继承的重点...JS class 并不只是简单的语法糖!...让人不禁想问:JS 为什么非要用到这种 3 种设计模式了呢??...__proto__ === Object.prototype // true 在 JS 中,万物皆对象,对象都是有函数构造而来,函数本身也是对象。

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    清华大学孙茂松、刘远教授新书问世,解锁「知识图谱与深度学习」

    清华大学孙茂松、刘远教授在其新书《知识图谱与深度学习》中介绍了在知识图谱与深度学习方面的研究成果,对人工智能研究具有一定参考意义。...最新出版的《知识图谱与深度学习》,由清华大学人工智能研究院孙茂松教授团队介绍了在知识图谱与深度学习方面的研究成果,并展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进。...刘远教授主要撰写,曾发布NLP开源软件包在GitHub获1万多星 本书的主要编辑者刘远教授,是清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究的方向为表示学习、知识图谱和社会计算。...刘远教授曾被评为清华大学优秀博士后,获得过中文信息学会青年创新奖。2018年入选《麻省理工科技评论》的「35岁以下科技创新35人」中国区榜单(MIT TR-35 China)。...全书内容精要一览 第1章 绪论 1.1 知识图谱简介 1.2 深度学习的优势和挑战 1.3 深度学习+知识图谱=1 1.4 本书结构 1.5 本章总结 第一篇 世界知识图谱 第2章 世界知识的表示学习

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