基于海量公开数据的大规模商业交易图谱构建及预测-3

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2023-01-12 15:19:01

课时名称课时知识点
基于海量公开数据的大规模商业交易图谱构建及预测-3利用最新的深度学习技术训练精准的商业交易信息提取模型，并结合百炼智能的高性能知识图谱技术，构建千万实体数亿关系的商业交易图谱，并在图谱上进行推理和预测。
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他山之石 | 蚂蚁超大规模知识图谱构建及应用
作者|贾强槐@蚂蚁大家好，这里是NewBeeNLP。蚂蚁集团在线下支付、线上服务领域沉淀了海量的数据，涵盖了商家、门店、小程序、品牌等商户数据，以及交易、营销等行为数据，如何合理地组织并自动关联各维度的信息，为蚂蚁建设丰富、高效、精准、一体化的商家知识基础设施，是一项既有挑战又有意义的工作。今天的分享围绕蚂蚁线下线上联动的商家特色，首先介绍商家知识图谱的构建方法，接着...
百度大规模知识图谱构建及智能应用
宋勋超，硕士毕业于浙江大学，百度知识图谱部主任研发架构师。参与了百度知识图谱设计及构建的整体流程，具有丰富的知识图谱实践经验。目前主要负责通用知识图谱构建、语义理解、图谱架构等技术，同时负责百度行业知识图谱相关工作。研发成果在百度搜索、信息流、DuerOS，行业图谱产品等多项产品中广泛应用。 知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。基于海量互联网资源，百度构建了超大规模的通用知识图谱，...
大规模预训练模型对于知识图谱构建起到的作用
属性提取：大规模预训练模型可以从文本中提取实体的属性，例如人物的职业、地点的地理位置等，并将这些属性映射到知识图谱中的属性值上。知识图谱补全：大规模预训练模型可以通过对知识图谱中已有实体和关系的学习，预测出知识图谱中未知实体和关系的属性值，从而完成知识图谱的补全。实体识别：大规模预训练模型可以通过对海量文本的学习，识别文本中出现的实体，并将其映射到知识图谱中的实体节点上。语义匹配：大规模预训练模型可以学习到语义上的相似性，从而可以实现实体、关系和属性的语义匹配，提高知识图谱的语义一致性和准确性。
金融知识图谱构建与挖掘研究【附数据】
本文通过对真实税务数据和金融知识图谱的应用需求进行分析，从图谱的构建流程出发，对税务数据进行数据处理、知识推理和建模等操作，基于税务数据完成金融知识图谱的构建。通过对金融知识图谱的构建，我们获得了包含丰富企业关系信息的图谱数据。首先，深入分析金融企业的异常进销行为，将BERT模型应用于税务进销数据的信息挖掘，通过对模型的探索和对指标瓶颈的分析，提出基于语料增强的改进方案。知识图谱凭借强大的语义表达、存储与推理能力，在金融领域有广阔的应用空间，为互联网时代的数据知识组织与智能应用提供了有效的解决方案。
CCKS-2017 行业知识图谱构建与应用-下篇
上篇文章推出之后，大家反应非常热烈，因此给了我们更大的动力将下篇加紧赶出来。 这篇是PPT的下半部分，更加偏重于实战中关键技术的难点剖析，以及我们在PlantData平台实践中相应的解决方案描述。 如果你曾有听完一场介绍知识图谱应用的讲座，感觉讲的很有道理，但仍有各种疑惑的情况，比如“他们用什么工具来构建知识图谱的？”，“为什么不选择XXX？”，“他们的可视化做的好漂亮，我该怎么做才能
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