作者：louwill 致力于数据科学、机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精 涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程。在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实
引言语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效
Ontology中文将Ontology翻译成本体，我觉得这个翻译应用于哲学还行，应用于信息科学，简直是误导众生。翻译成知识图谱或语义网络更为贴切。当然知识图谱有自己的专有英文Knowledge Graph。本文就叫语义网络吧。我们目前的万维网，是非结构化的，计算机无法自动的将万维网中的文本内容所隐含的信息组织起来，并基于这些信息做出一些推理语义网络包含了实体、命名、分类、属性、关系、继承等概念。通
转载自：语义网络、语义网、链接数据和知识图谱。本文主要介绍知识图谱相关的四个概念，以及它们之间的异同。 一、语义网络语义网络，Semantic Network，是上世纪六十年代提出的一种知识表示形式，由相互连接的节点和边组成。节点表示概念或对象，边表示节点与节点之间的关系。
语义网络能够简单直观的表示语义与语义的关系，但也存在如下的缺点：节点和边的取值没有标准，完全由用户自定
一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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概括积累了一两周，好久没做笔记了，今天，我将展示在之前两周的实战经验：如何使用 Python 和自然语言处理构建知识图谱。网络图是一种数学结构，用于表示点之间的关系，可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。知识库是来自不同来源信息的集中存储库，如维基百科、百度百科等。知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说，它是一种特殊类型的网络图，用于展示现实世界实体、
文章目录搭建过程1. 引入必需的库2. 引入数据集3. 搭建神经网络层4. 编译神经网络模型5. 训练模型效果测试 大概几个月前，神经网络、人工智能等概念在我心里仍高不可攀，直到自己亲身上手之后，才发现搭建神经网络并不像自己想象的那么难。很幸运，我开始学习神经网络的时候 Tensorflow2.0已经发布了。 Tensorflow2中内置了Keras库，Keras是一个由Python编写的开源
语义分割图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。解码器的任务是将编码器学习到的可判别特征（较低分辨率）从语义上投影到像素空间（较高分辨率），以获得密集分类。不同于分类任务中网络的最终结果
目录深度学习难点PaddleHub全景PaddleHub体验1、情感分析2、口罩检测大作业 深度学习难点计算机视觉领域：物体的尺寸变化范围大、摆放物体角度、姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，物体也可以是多个类别。自然语言处理领域：语义推理、语义关联（文字的顺序会有不同的语义）、语义表示（分词歧义、一词多义）实现层面：大数据（小样本局限）、大模型（模型越复杂，门槛越高）、大算力（硬件资源要求
导读：Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将 2 维的输入
号外！号外！号外！从模型拉取到执行预测，只需7行代码，ERNIE开源套件就能用起来！话不多说直接上才艺： 如此简洁易用,得益于本次ERNIE语义理解开源开发套件的全新升级。借助国产深度学习框架飞桨动态图优势，本次升级实现了"动态图"与"静态图"的完美结合，即"一套代码，两种运行方式"，使得开发者更加高效、方便的使用ERNIE解决工业生产中的各类NLP问题，达到简单几行代码即可实现基于E
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2023-10-12 23:11:59
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?♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍?作者简介：Python学习者 ? 希望大家多多支持，我们一起进步！? 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 ?点赞?? 收藏 ?加关注+目录1.工具介绍 2.使用教程3.社会网络和语义网络分析4.网盘链接1.工具介绍 &nbs
语义网络与知识图谱入门(二)OWL本体声明owl用owl:Ontology来声明一个本体。rdf:about属性为本体提供一个名称或引用。根据标准，当rdf:about属性的值为""时，本体的名称是owl: Ontology元素的基准URI。An example OWL ontologyWine Ontologyrdfs:comment 提供了显然必须的为本体添加注解的能力。owl:priorVe
一、文本语义识别，并进行图谱化表示：1.统计词频文本预处理：对文本进行分句、分词，统计词频2.textrank(1).TextRank算法是由PageRank算法改进而来的，二者的思想有相同之处，区别在于：PageRank算法根据网页之间的链接关系构造网络，而TextRank算法根据词之间的共现关系构造网络；PageRank算法构造的网络中的边是有向无权边，而TextRank算法构造的网络中的边是
语义网络以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取否定蕴含变元和量词在语义网络中的表示方法 以个体为中心的组织知识的语义联系实例联系泛化联系聚集联系属性联系以谓词或关系为中心组织知识的语义联系以关系（谓词）为中心组织知识的语义联系连接词在语义网络中的表示方法合取析取
本文为 AI 研习社社区用户 @邹佳敏 的博客文章，其知乎专栏为：AI的怎怎，歪歪不喜欢。欢迎扫描底部社区名片访问 @邹佳敏 的主页，查看更多内容。本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。一，知识图谱—盲人摸象大家都说，自己在做知识图谱，但从不同人分享的PPT来看，讲述的重点都不一样，那知识图谱到底是什么？
语义分割是指在像素级别上进行分类，从而转换得到感兴趣区域的掩膜。说起语义分割的发展则肯定绕不开DeepLab系列语义分割网络，该系列网络由谷歌团队提出并发展，在VOC2012等公用语义分割数据集上，取得了较好的效果。1.DeepLabV1DeepLabV1[1]于2014年提出，在PASCAL VOC2012数据集上取得了分割任务第二名的成绩。该网络是研究FCN之后发现在FCN中池化层会使得特征图
Deeplabv3+网络Deeplabv3+网络简介deeplabv3+是现今性能最好的语义分割模型之一。图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。主要工作原DeepLabv3当作e
文章目录1.基础介绍2.`Overlap-tile strategy`3.网络模型4.损失函数参考资料 1.基础介绍论文:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 工程:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/这是德国弗赖堡大学2
目录一.语义分割二.有哪些不同的方法去解决语义分割问题？三.论文总结FCNSegNetDilated ConvolutionsDeepLab(v1&v2)RefineNetPSPNetLarge kernel MattersDeepLab v3BiseNet首先解释语义分割问题，然后大概了解一下一些常规方法，最后介绍几篇有代表性的文章。一.语义分割语义分割是从像素级别理解图像，也就是说我们
