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基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建
菜品作为到店餐饮各相关业务的基石,提供了更细粒度的视角理解餐饮供给,为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作,利用多模态检索实现图文食材的识别,扩展了多模态菜品食材识别的范围,提升了食材识别的准确性。
浅谈知识图谱
知识图谱能提供更接近人类认知的知识,为互联网上海量的数据构造出一种更加有效的知识结构。目前最常见的知识图谱应用包括将其应用于搜索引擎、智能推荐和智能问答等。
知识图谱构建下的自动问答KBQA系统实战-文辉
问答系统(Qusstion Answering System,QA System)在大家的日常生活中随处可见,2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人,直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市,问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问,并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统,问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确,而系统直接输出用户想要的答案,这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
知识图谱增强下的智能推荐系统与应用-于敬
经过多年的推荐系统理论发展,已经产生了三代主要的推荐系统。第一代推荐系统(1995-2005),主要包括三种方法:基于内容过滤的方法、基于协同过滤的方法和混合方法,技术上主要是规则统计和机器学习。第二代推荐系统(2003-2014),主要是基于时间、位置、用户组评分等特征上下文,对这一代推荐系统的研究目前仍在进行中。第三代推荐系统的研究更侧重在基于表示学习的语义模型以及在推荐过程中会有较多的关于知识组件的使用。
测试经理的3个月试用期转正报告
进入公司的三个月时间里,在领导和同事们的悉心关怀和指导协助下,使我在较短的时间内适应了公司的工作环境,也熟悉了公司的支付业务流程,目前能应对测试部门的工作任务;
2020年JavaScript状态调研报告小结
今年的调查覆盖率了 137 个国家的 23,765 个人,大多数被调研者来自美国或西欧。报告地址:https://2020.stateofjs.com/en-US/。
华为手机 vs 苹果手机,我的一年评测对比报告
前言因为工作的原因,我早年一直从事 iOS 开发,所以一直用着苹果手机。iPhone 的体验一直挺好的。但是我一直比较好奇顶级的 Android 手机怎么样,体验和苹果会差多少,于是我去年就换了华为的 P30 Pro。对比使用了一年,给大家分享一下我的感受。预告一下,前面夸华为比较多,后面夸苹果比较多。
2020年轻人专属的那种羞羞报告,悄悄收藏
在性幻想、性需求的表达等方面,男女之间的抉择是否泾渭分明,不同年龄的人群又呈现出怎样的差异?
都说婚姻是座围城,婚姻中的性与爱是否亦若是?
从经济学角度,看多抓鱼的创新
多抓鱼采用平台自建仓库的方式,以仓储中心取代传统二手书店的店面;以规模化中心化的方式组织书籍的入库审核、消毒翻新、打包邮寄等一系列劳动;由平台统一出资购买用户提供的书籍;并且在数据要素的中心化组织上也与以往的网上旧书交易平台不同。
对土地、劳动、资本要素的中心化组织在以前的二手书交易中是没有出现过的,这也是多抓鱼在对生产要素的重新组合方面最大的特点。
