2020-12-05 09:02:16

百香果nlp(nlp.100xg.cn):欢迎提交人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、大数据(big data)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)、知识图谱、智能硬件、工业互联网、工业机器人、云计算、5G网络、物联网、边缘计算(MEC)、机器人流程自动化(RPA)、前沿科技相关的公司、术语、API接口、项目、生成器、解决方案、开放平台产品、ai算法、ai模型、源码、sdk\模块、软件系统、在线/离线工具等领域词条。快速提交,并将在这里展现。

随着内容创作进入自媒体时代,目前内容分发信息流日益流行,而信息流的基础就是个性化推荐技术。要做好个性化推荐技术只需做好两点:一个是理解用户的阅读兴趣;另一个是理解资讯内容。然而两点要做到都不容易,理解用户的前提是足够多的用户兴趣数据,理解内容的前提则是知识图谱,新闻资讯平台必须要有一定的“认知”才知道不同内容意味着什么,适合哪些兴趣的用户,而不是简单的关键词匹配。

举个例子,一个文章内容是马云最新演讲解读,是将其推荐给电商行业人士,还是希望获得成功的年轻人,还是李彦宏等企业家们?每个人都可能感兴趣,如何推荐就要结合对内容的认知,以及对用户兴趣以及当前场景的理解,这时知识图谱就派上用场了。特别是在视频领域,要理解内容不是靠文字识别,而是要靠机器视觉技术,对内容本身的理解难度更高,知识图谱在这时则显得更为重要。

现在,今日头条、百度、一点资讯、搜狐、网易、企鹅、UC、微博等等都在做信息流。百度世界大会上宣布百度信息流月活超过6亿,相比2019年5月刚推出时日均阅读量提升105倍,短视频日均播放量提升169倍,这个成果,与知识图谱的优势密不可分。

人工智能与传统产业融合的过程中,要想为这个行业提供更好的服务,就需要对这个行业进行定制化,要有行业知识,这时候就需要在通用知识图谱的基础上,有相应的行业知识图谱,进而帮助这个行业提升生产力,帮助这些行业、产业升级。

机器通过人工智能技术与用户的互动,从中获取数据、优化算法,更重要的是构建和完善知识图谱,认知和理解世界,进而服务于这个世界,让人类的生活更加美好。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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