DROPSY

[messi31]

定义与人工智能的区别它如何工作中找到有关不同形式的机器学习的更多信息确保信息的准确性需要评分或评估。评估必须基于最终结果和属性。此外负责人必须具有一定水平的主题专业知识。谷歌知识库是当前知识图非结构化来源数据的信息提供者在实体类型以及标准属性的识别和分配领域完全自动化。事实部分是自动化的部分是手动检查和评估的。我现在不想进一步讨论它并希望我的评论能够提供对自然语言处理主题的基本理解。如果您想更深入地了解我推荐这些幻灯片等。结论通过维基百科维基数据和知识库构建知识图通过这篇文章我想大致总结。

下用于构建知识图谱的数据挖 韩国移动的电话数字 掘主题在接下来的文章中我想更详细地介绍知识图谱和实体在搜索中具体发挥的作用。需要指出的是在我看来对知识图影响最大的是维基百科知识库维基数据和结构化数据标记。除了站长手动标记的结构化数据外谷歌或多或少都会依赖自然语言处理。维基百科提供了大量半结构化数据这些数据是使用等数据库以更加结构化的方式准备的然后可以直接转移到知识图谱。对我来说这是目前最重要的数据源因为信息是手动检查的。自然语言处理在这里只扮演次要角色。知识库在未来将变得越来越重要因为谷歌迫切需要来自非结构化数据源的信息的完整性。



这些只能使用自然语言处理或机器学习为知识图生成。谷歌在没有人工帮助的情况下能做到什么程度还只是猜测。然而期望的目标是使其可扩展。然而根据目前的结果通常是不正确的知识库似乎仍处于起步阶段。在影响操纵知识面板方面许多目前正在关注维基数据。为经常进入的实体创建条目相对容易。在维基数据本身您可以找到以下声明虽然是知识图谱的开放获取基础但维基数据却并非如此。是众多知识图源之一但其地位与不同。知识图最重要的来源实际上是互联网本身。您可以使用创建自己的网站所有主要搜索引擎都会读取和处理该网站。
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