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来源：原创 作者：杜明芳导读Abstract本文提出了专家系统与神经网络融合的方法，并基于专家神经网络融合理论进一步研究开发了新型集成控制系统。对集成控制系统专家知识库的构建、离散神经网络表示、行业专家知识库设计也均有详细阐述。将该理论应用于智能建筑领域，开发实现了集成消防
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论文简介 0.1 文章信息 论文题目：知识表示学习研究进展 Knowledge Representation Learning: A Review 发表级别：计算机研究与发展 ›› 2016, Vol. 53 ›› Issue (2): 247-260. 作者列表：刘知远，孙茂松，林衍凯，谢若冰 作者单位：清华大学计算机科学与技术系 简介页面：链接 下载地址：
开放存取知识库及其数据采集规范的研究 万猛1, 张永锋2, 李振华2, 霍东云3, 赵弋洋4, 王莲4 1 教育部科技发展中心，北京 100080 2 清华大学软件学院，北京 100084 3 北京赛时科技有限公司，北京 100084 4 北京西普阳光教育科技股份有限公司，北京 100191 摘要：在建设学术大数据、促进学术共
点击下载:Spring Boot + Vue3 前后端分离 实战wiki知识库系统 通过一个界面简约、功能完整的知识库项目，带你快速掌握Spring Boot核心知识+ Vue全家桶全栈技能。在此过程中，打造一套通用的组件工具（可应用于其他项目），掌握前后端分离开发模式，搭建一个专属自己的、内容可灵活配置的知识库
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Baklib，零代码基础，也能轻松搭建知识库系统！那么怎么使用Baklib进行企业知识库系统搭建呢？本文告诉你答案！ 为何要搭建企业知识库系统 构建企业知识库系统能将知识进行有效管理及合理利用，也能积累和保存信息及知识资产，加速内部信息及知识的流通，实现组织内部知识的共享。企业知识
本文根据58同城AI Lab负责人詹坤林在DataFunTalk人工智能技术沙龙所分享的《五八同城智能客服系统“帮帮”技术揭秘》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。首先简单介绍一下58同城，58同城是一个生活服务平台，平台连接着B端商户和C端用户，B端商户在平台发布帖子信息，平台将这些帖
本文根据车好多NLP方向负责人王文斌老师在DataFun“AI+”Talk—— “Application of AI In Second Hand Market”中分享的《对话机器人在瓜子的实践》编辑整理而成。今天主要分享以下几个方面，首先介绍下什么是对话机器人，然后讲一下技术选型的过程，设计了怎样的算法架构和系统架构，最
写在前面最近在看的主要是跟知识相关的一些东西，包括回顾了一些知识表示模型呀，一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀，如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以 知识 为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。√ Language Models as
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在上次的TcaplusDB知识库中，TcaplusDB君为大家讲解了TcaplusDB所用的基于HASH表的Key-value存储引擎TXHDB。存储引擎作为数据库的支撑底盘，其重要性无可置疑，而在本次的知识库系列分享中，TcaplusDB君要跟大家分享一个对于数据库而言也很重要的结构，引擎计算层。 下面我将介绍一下Tcaplu
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SaaS行业竞争越来越激烈，随着新的SaaS产品如雨后春笋般出现，客户服务对于产品更加重要，使用知识库软件帮助企业实现内外部知识管理，帮助提高客户满意度，推动SaaS行业业务增长。知识库不仅能有效改善内部团队在整个业务中有效共享信息的方式，而且还使客户能够自助解决遇到的问题，从短期和
1.问题 程序版本混乱 程序版本不完整 各类文档不完整 2.电子文件积累和归档的程序 确定须归档的电子文件是通过审批的“最终版本” 积累和积累整理 编制目录 整理归档的电子文件 鉴定归档的电子文件 编制电子文件归档说明 存入存储载体 复制备份，确定保存方法和地址 确定载体标
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知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种： 其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库里。 而自底向上构建，则是借助一定的技术手段，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的信息，加入到知识库中。 在知
Datawhale 知识图谱小鲸鱼学习 之 Task 4 用户输入->知识库的查询语句 什么是问答系统？问答系统简介Query理解Query理解介绍意图识别槽值填充 主体类 EntityExtractor 框架介绍命名实体识别任务实践命名实体识别整体思路介绍代码介绍构建 AC Tree使用AC Tree进行问句过滤使
这里写目录标题 一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充 2.任务实践 二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配 三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行
前言 Wiki（百科）是知识管理上非常好用的形式，但是如果想在维基百科或者某度百科上发布百科内容的话其实内容的门槛还是很高要求的的而且无法做到自有管理。我们可以通过自建一个 Wiki 知识库来管理社团或者学生会里的一些小常识、小知识，能够极大的优化社团管理。 1、首先我们得开通
【作品页数】共36页:web端和移动端机器人界面2页，管控后台34页（包括知识管理、语义管理、情感管理、话术管理、机器人管理、数据监控六大模块） 【应用领域】实体机器人、线上机器、聊天机器人、微信机器人、AI在线客服、AI电话客服、外呼机器人、AI质检机器人等 【使用版本】axure8
Author：Peter Ochieng--（这个是作者，我写个读后感而已！） 2.文献综述 下面介绍将NL转换为SPARQL以及将NL转换为SQL的ART应用： （1）AquaLog：语义网的本体独立问答系统。它由一个语言组件组成，用于映射用户查询到查询三元组，这些查询三元组被进一步处理成符合本体的三元组，然后导出答
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