基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：...

知识图谱可以帮助我们寻找到更为准确、丰富的信息。图谱里的节点一般是人物、画作、地点等实体，我们也可以理解为是下文提到的#标签。

《解开知识图谱神秘的面纱》这篇介绍了知识图谱的基本概念、应用知识图谱的三个层面，本文主要介绍知识图谱建设的方法论。

本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。

PTM 通常是基于大规模文本语料训练通用的语言表示，而缺乏领域特定的知识。通过外部知识库引入领域知识被证明可以提升模型结果。这些外部知识包括：语言知识、语义知识、常识知识、事实知识和其他领域特定的知识等。...

根据拉勾大数据研究院发布的《2020年新基建人才报告》的报告显示，随着更多新基建人才需求被释放，区块链行业的人才需求增幅达67%，居于新基建相关行业需求量首位。然而，新基建相关职位投递量仅可满足需求量的56%，人才缺口趋...

论文 1：Using Manipulation to Enable Adaptive Ground Mobility

在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。

论文Text Generation from Knowledge Graphs with Graph Transformers发表于2019年自然语言处理顶级会议之一NAACL,本文将对其进行解读，这是原文链接(https://arxiv.org/pdf/1904.02342.pdf)。...

2020 年8 月7日-8月9日，在中国深圳，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳前海华侨城 JW 万豪酒店正...