2005年-2019年ACL、COLING、EMNLP等顶级会议上知识图谱领域的80篇经典论文：综述类（3篇）、知识表示（10篇）、命名实体识别（19篇）、实体消歧（12篇）、关系抽取（10篇）、事件抽取（8篇）、问答系统（17篇）。
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2024/6/1 22:28:21
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深度学习与自然语言处理、知识图谱、对话系统。
包括知识获取、知识库构建、知识库应用三大技术研究与应用。
包括知识获取、知识库构建、知识库应用三大技术研究与应用。
2024/4/17 17:24:12
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报告围绕人工智能+金融行业的主要应用场景，通过梳理智能风控、智能理赔、智能客服等各领域的发展情况，从行业环境、技术特点、融资情况、产业链等维度入手，展现人工智能+金融行业的发展现状，并对未来行业发展趋势进行展望。
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望
目录报告摘要1人工智能+金融行业概述1.1人工智能+金融行业概念界定1.2金融行业技术应用的发展历程1.3人工智能+金融行业驱动因素1.4人工智能+金融行业相关技术梳理1.5人工智能+金融行业核心技术梳理1.6人工智能+金融行业应用全景图1.7人工智能+金融行业图谱1.8人工智能+金融行业投融资情况1.9人工智能+金融行业商业逻辑解构2人工智能+金融行业应用场景2.1智能风控2.2智能支付2.3智能理赔2.4智能客服2.5智能营销2.6智能投研2.7智能投顾3人工智能+金融行业洞察与策略分析3.1人工智能+金融行业进入壁垒3.2技术提供方：挑战与应对措施3.3传统金融机构：挑战与应对措施3.4监管方：挑战与应对措施4人工智能+金融行业典型公司案例4.1蚂蚁金服4.2度小满金融4.3IBM4.4平安科技4.5同盾科技4.6云从科技4.7旷视科技4.8明略数据4.9文因互联5人工智能+金融行业趋势展望
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在这次演讲中，我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。
逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。
现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。
为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。
逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。
现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。
为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。
2024/3/22 5:45:08
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本项目包含：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据2知识图谱creat4KG.py、人机对话ChatRob.py
2024/3/14 21:10:27
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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