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                知識圖譜

                看Youtube怎麽利是朱俊州打来用深度學習做推薦∩

                Submitted by neurta on Mon, 05/31/2021 - 10:27
                召回:從百萬級別的候選視頻中選出幾百個用戶喜歡的視頻。 對召回系命統的要求是,“低延時”與“高精度(precision)”,“個性化”方面可以適當放寬以保證性能要求 排序:將召回的視頻打分※,將用戶最有可能點擊的視頻排在】前面。 結果的“個性化”是排序吩咐手下收拾残局的重要任務 Youtube在這兩個子系統中,都使用了深度神經網絡,結構上並沒有太大的不同,主要是體現在所使用『的特征上。 “召回”使用的特征,相對較少和簡單,以滿足性能要他求。 “排序”使用了更多的特征,以保證精準的個性化。

                從幾篇︻頂會論文看「知識圖譜」領域最新研☆究進展 | 解讀 & 代碼

                Submitted by huzhenda on Sat, 08/04/2018 - 15:07

                ISWC 2018

                14.1

                ■ 鏈接 | http://www.paperweekly.site/papers/1912

                ■ 源碼 | https://github.com/quyingqi/kbqa-ar-smcnn

                ■ 解讀 | 吳桐桐,東南大學博士生,研究方向為自然語言@問答

                概述

                隨著近年來知識◥庫的快速發展,基於知◥識庫的問答系統(KBQA )吸引了業界的廣泛㊣關註。該類問答系統秉承先編碼◢再比較的設計思路,即先將問題和╳知識庫中的三元組聯合編♂碼至統一的向量空間,然『後在該向量空間內做問題和候選答案間的相似〓度計算。該類方法簡單有效,可操作性比較強,然而忽視了很多自然語言詞面的●原始信息。