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第4期Talk实录 | 基于知识库的问答

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2017-04-06 15:06

正文

本文为 4 月 5 日，复旦大学知识工场实验室 —— 崔万云博士 在第 4 期 Talk 中的直播分享材料和 QA 问答。


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Q & A


Q

请问崔博士，在 EntityLink 部分可以推荐一些比较好的 link 工具吗？

崔万云

应该还没有特别好的，我们在自己实现。不过有大量的相关文献。英文也有现成的应该。中文的必须自己实现。可以搜一下 gerhard weikum 在 sigmod 的一个教程，里面有提到。

Q

请问一下，在基于多粒度的神经网络模型中，没一种特征采用了不同粒度的表示，请问在用不同粒度表示的向量在 merge 的时候是直接 concatenate 还是加权求和，或者其他？如果是加权的话，对于不同的粒度表示的权重是否需要学习，还是根据经验设定？

崔万云

先串行，上面再接一层，学习融合参数。


Q

QA 的两种解法：模板和深度学习，工业界有没将这两个混合的，模板用来保证可控，神经网络用来扩召回？

崔万云

这个我不是特别清楚。融合起来就很难保证可控了。


Q

请问下，如果想做知识图谱的 Demo，怎么着手呢？

崔万云

知识图谱 demo 是指图像还是还是数据存储？可以先参考 cndbpedia 设计。


Q

请教下，多粒度 dnn 的训练数据是如何生成的，比如从 cn db 生成？







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