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yabo注册浅析知识图谱的建模方法及其应用

发布时间:2019-05-31 丨 阅读次数:

yabo注册浅析知识图谱的建模方法及其应用

作为人工智能时代最重要的知识表示方式之一,知识图谱能够打破不同场景下的数据隔离,为搜索、推荐、问答、解释与决策等应用提供基础支撑。美团大脑围绕吃喝玩乐等多种场景,构建了生活娱乐领域超大规模的知识图谱,为用户和商家建立起全方位的链接。我们美团希望能够通过对应用场景下的用户偏好和商家定位进行更为深度的理解,进而为大众提供更好的智能化服务,帮大家吃得更好,生活更好。

近日,美团 AI 平台部 NLP 中心负责人、大众点评搜索智能中心负责人王仲远博士受邀在 AI 科技大本营做了一期线上分享,为大家讲解了美团大脑的设计思路、构建过程、目前面临的挑战,以及在美团点评中的具体应用与实践,其内容整理如下,公众号后台回复:“美团”,获取本文PPT。

知识图谱的重要性

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近年来,人工智能正在快速地改变人们的生活,我们可以看到各家科技公司都纷纷推出人工智能产品或者系统,比如说在 2016 年,谷歌推出的 AlphaGo ,一问世便横扫整个围棋界,完胜了人类冠军。又比如亚马逊推出的 Amazon Go 无人超市,用户只需下载一个 App,走进这家超市,就可以直接拿走商品,无需排队结账便可离开,这是人工智能时代的“新零售”体验。又比如微软推出的 Skype Translator,它能够帮助使用不同语言的人群进行实时的、无障碍的交流。再比如说苹果推出的 Siri 智能助理,它让每一个用苹果手机的用户都能够非常便捷地完成各项任务。所有这些人工智能产品的出现都依赖于背后各个领域技术突飞猛进的进展,包括机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等。

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作为全球领先的生活服务电子商务平台,美团点评在人工智能领域也在积极地进行布局。今年 2 月份,AI 平台部 NLP 中心正式成立,我们的愿景是用人工智能帮大家吃得更好,生活更好。语言是人类智慧的结晶,而自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,其核心是让机器能像人类一样理解和使用语言。

我们希望在不久的将来,当用户发表一条评价的时候,能够让机器阅读这条评价,充分理解用户的喜怒哀乐。当用户进入大众点评的一个商家页面时,面对成千上万条用户评论,我们希望机器能够代替用户快速地阅读这些评论,总结商家的情况,供用户进行参考。未来,当用户有任何餐饮、娱乐方面的决策需求的时候,美团点评能够提供人工智能助理服务,帮助用户快速的进行决策。

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所有这一切,都依赖于人工智能背后两大技术驱动力:深度学习和知识图谱。我们可以将这两个技术进行一个简单的比较:

我们将深度学习归纳为隐性的模型,它通常是面向某一个具体任务,比如说下围棋、识别猫、人脸识别、语音识别等等。通常而言,在很多任务上它能够取得非常优秀的结果,同时它也有非常多的局限性,比如说它需要海量的训练数据,以及非常强大的计算能力,同时它也有非常多的局限性,比如说难以进行任务上的迁移,而且可解释性比较差。

另一方面,知识图谱是人工智能的另外一大技术驱动力,它能够广泛地适用于不同的任务。相比深度学习,知识图谱中的知识可以沉淀,可解释性非常强,类似于人类的思考。

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我们可以通过上面的例子,来观察深度学习技术和人类是如何识别猫的,以及它们的过程有哪些区别。

2012 年,Google X 实验室宣布使用深度学习技术,让机器成功识别了图片中的猫。它们使用了 1000 台服务器,16000 个处理器,连接成一个 10 亿节点的人工智能大脑。这个系统阅读了 1000 万张从 YouTube 上抽取的图片,最终成功识别出这个图片中有没有猫。

我们再来看看人类是如何做的。对于一个 3 岁的小朋友,我们只需要给他看几张猫的图片,他就能够很快识别出不同图片中的猫,而这背后其实就是大脑对于这些知识的推理。

2011 年,Science 上有一篇非常出名的论文叫《How to Grow a Mind》。这篇论文的作者来自于 MIT、CMU、UC Berkeley、Stanford 等美国名校的教授。在这篇论文里,最重要的一个结论就是:如果我们的思维能够跳出给定的数据,那么必须有 Another Source Of Information 来 Make Up The Difference。


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