...和知识提出了挑战。知识图谱（Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。最近，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界引起了足够的注意力[1-5]。一...
...Ak），使得函数F（R（Qx），R（Qk））的值最大，其中F为语义相似度函数，R为文本表征函数。 上述定义就是说我们希望在所有QA问答对的问题中找到与用户提问最为相似的那个问题，它所对应的答案便是最合适反馈给用户的答案...
...实体关系。相较于BERT学习原始语言信号，ERNIE直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。 简单来说，百度ERNIE采用的Masked Language Model是一种带有先验知识Mask机制。可以在下图中看到，如果采用BERT随机mask，则...
...以及剑桥大学的MT Pilehvar共同带来了这次《词义和概念的语义表示》的Tutorial分享。 Word(词)是句子、文章、文档的重要组部分，但是Word Representation有比较大的局限性，例如：一词多义以及词义消歧等，因此本文详细介绍基于语...
...好的各类在线知识图谱大量涌现。知识图谱本质上是一种语义网络，表达了各类实体、概念及其之间的语义关系。相对于传统知识表示形式（诸如本体、传统语义网络），知识图谱具有实体/概念覆盖率高、语义关系多样、结构...
...或属性进行商品划分的方式，尽管区分了大多数具有精细语义的商品，但在区分同款与相似款上的作用仍然是有限的，即无法确认两件分为一个类别的商品是相同款。 举例来说，已知两个人都穿着白色短袖圆领T恤， 因为姿态、...
...的结果。图二：协同过滤的模型融合 除了协同过滤，隐语义模型的广泛应用也是一个重要的技术突破。以前传统的分析方式分为两步，第一步是对用户打标签，比如15-20岁，男性；有了这个标签，第二步是根据这些标签来映...
...然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
