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NLPIR系统构建知识图谱助力智能客服服务
目前,市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品,90%以上的企业都可以直接接入,数据保存在云端或者机器人公司的数据库,部署非常方便。同时,对于一些大型集团公司或者金融类企业,对数据保密性要求比较高的,也可以实施落地化部署,所有数据均存放在企业本地服务器上。智能客服机器人的应用场景有哪些寒暄闲聊,有趣互动丰富的寒暄语库,贴合业务场景,模拟真人对话亲切自然。意向初筛,精准分流机器人通过消息过
分类:其他好文   时间:2020-01-16 16:04:04    阅读次数:73
构建知识图谱,让自己更值钱
现在这个时代,信息极大丰富,知识浩如烟海,每个人每时每刻都被各种各样的知识、信息轰炸着,如何有效的选择对自己有价值的知识,如何构建一个独属于自己的知识体系并让它为自己创造价值,变得越来越重要。 泛泛地讲,知识就是财富,信息就是财富,具体到个体身上,只有知识经过了你的选择和应用,内化为自己的隐性经验, ...
分类:其他好文   时间:2020-01-15 11:29:42    阅读次数:56
NLPIR搭建行业知识图谱实现智能客服应用
近几年,随着人工智能技术的深入发展及在各行各业加快落地化部署,客服行业已逐渐成为了人工智能技术众多落地应用中的重点应用场景。不少企业已经采用了智能客服机器人来替代大部分人工客服,并组建了智能化客服系统,由原来的大量人工客服模式转变为智能客服机器人+少量人工客服模式。智能客服机器人能全渠道连接客户,覆盖与客户接触的各类渠道,支持网页、QQ、H5、APP、微信公众号、微博等在线沟通,具备PC端和移动端
分类:其他好文   时间:2020-01-13 19:50:11    阅读次数:105
python selenium+pywin32+winspy64工具 完成百度上传图片识图功能
import win32guiimport win32confrom selenium import webdriverimport timedef main(): driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.implici ...
分类:编程语言   时间:2020-01-05 09:49:03    阅读次数:164
NLPIR技术运用知识图谱技术应用于智能金融
在金融领域,NLP技术的作用主要在于自动从海量的宏观、行业、微观资讯中发现、分析并整合与各类决策相关的信息。知识图谱在金融中有多项应用,首先通过信息检索技术获取相关文本,然后借语义分析技术从非结构化文本中提取结构化的信息,最后将这些信息加以提炼,并且使之关联到未来可能的发展趋势,从而为预测和决策提供有价值的及时信息。智能金融应用是通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半
分类:其他好文   时间:2020-01-04 01:13:09    阅读次数:103
达摩院2020十大科技趋势发布:科技浪潮新十年序幕开启
2020年第一个工作日,“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后,阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-03 13:59:43    阅读次数:91
大规模、高质量的金融知识图谱,如何自动化构建?
知识图谱(Knowledge Graph, KG)本质上是一种大规模语义网络,包含实体、概念及其之间的各类语义关系,目前已经成为认知智能的基石,是发展人工智能的核心技术,它让机器语言认知、可解释人工智能成为可能,能够显著增强机器学习的能力,将成为与数据驱动相并列的一种非常重要的解决问题的方式。 最近 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-28 00:01:09    阅读次数:132
KGB知识图谱软件助力招标文件编制与审查
作为招投标过程中的重要文件,招标文件的审核在招标文件质量控制过程中十分重要,那么招标文件中有哪些重要点呢,招标文件审核要做好哪些工作呢?一、审核完整性无论什么文章,写作都有相应的要求,而完整性就是最基本的要求,招标文件的编制也是一样。检查一本招标文件是否完整,主要是审核整个文件框架是否包括了法律法规中规定的内容。审核文件时应需注意文件中是否根据采购标的对相关要求进行足够详细的描述,其同时也是合同签
分类:其他好文   时间:2019-12-26 16:09:47    阅读次数:103
知识图谱关系抽取
1、deepdive安装 deepdive是斯坦福开发的具有语言识别能力的信息抽取工具,可用作KBC系统(Knowledge Base Construction)的内核。在做知识图谱的时候其是一个十分强大的工具。其安装可参考中文知识图谱开放网的链接。点击打开链接 2、Postgresql安装 dee ...
分类:其他好文   时间:2019-12-24 10:03:51    阅读次数:114
知识图谱的融合_实例层的融合和匹配
5.4.1 实例层的融合和匹配 空间复杂度挑战 时间复杂度挑战: 匹配元素对的相似度计算次数(n2) 每次相似度计算时间复杂度(t) 匹配结果质量挑战5.4.2 基于快速相似度计算的实例匹配方法 思想:降低每次相似度计算的时间复杂度,即t 映射过程只能使用简单且速度较快的匹配器,映射线索尽量简单; ...
分类:其他好文   时间:2019-12-23 19:16:36    阅读次数:184
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