金融智能化变革:大模型与知识工程的进化

在拥有了规则语言之后,接下来需要的就是一个推理机。当时推理机是由德克萨斯大学奥斯汀分校开发的。奥斯汀分校在知识表现和推理领域处于全球领先地位。然而,即使拥有这样复杂的技术框架,当时的推理机也只能达到30%到50%的正确率。相比之下,如果今天使用大模型来进行同样的推理过程,即便没有专业领域的支持,也能达到...

文因互联CEO鲍捷:RPA时代的「白领工人保命指南」

这里两大核心技术,一是知识图谱技术,另一个是推理机技术。知识图谱知识图谱的技术,本质上来说,就是说如何发现未知的已知。有了数据,可以推理出背后隐藏的关系。比如说张三是李四的哥哥,李四是王五的哥哥,可以推理出来,张三是王五的哥哥,因为这是一个传递关系。这就是如何通过已知,发现未知的已知。当然在ToB...

东南大学漆桂林:知识图谱和大语言模型的共存之道

由于ChatGPT在语言理解和知识问答方面的优异表现,大语言模型被认为具备记忆和应用世界知识(worldknowledge)的能力,这就使得有一些观点认为另外一种世界知识的表示和推理模型知识图谱(KnowledgeGraph)将要被以ChatGPT为代表的大语言模型所取代。

知识图谱:让计算机可以获得基于知识和记忆的高级判断、推理能力

行业知识图谱指面向特定领域的知识图谱,用户目标对象需要考虑行业中各级别的人员,不同人员对应的操作和业务场景不同,因而需要一定的深度与完备性,行业知识图谱对准确度要求非常高,通常用于辅助各种复杂的分析应用或决策支持,有严格且丰富的数据模式,行业知识图谱中的实体通常属性比较多且具有行业意义。例如电商知识图谱就...

从概念到实践 | 全面了解知识图谱

知识图谱(KnowledgeGraph)是人工智能的重要分支技术,它在2012年由谷歌提出,成为建立大规模知识的杀手锏应用,在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。知识图谱与大数据、深度学习,这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

从知识图谱到认知图谱:历史、发展与展望

知识图谱是由谷歌(Google)公司在2012年提出来的一个新的概念(www.e993.com)2024年11月26日。本质上是语义网的知识库。知识图谱由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体与实体之间的关系，这是最直观、最易于理解的知识表示和实现知识推理的框架，也奠定了现代问答系统的基础。从20世纪80年代的知识库与推理机，到21世纪初的语义网络和本体论，其...

学界| UCSB提出变分知识图谱推理:在KG中引入变分推理框架

近年来,人们对为复杂推理任务设计机器学习算法的兴趣一浪高过一浪,尤其在大型知识图谱(KGs)方面,数不清的实体和连接让传统基于逻辑的算法面临巨大挑战。具体来说,我们将研究定位于这种大型知识图谱多跳(multi-hop)推理的情境,目标是设计一个自动推理模型,以完善大型知识图谱中现有实体间缺失的连接。例如,若知识图谱中...

36氪首发 | 金融认知智能服务商「文因互联」获数千万元A+轮融资...

当前,金融领域正面临从“手工业”升级到“大工业”的拐点,前台业务开放化和中台业务AI化是两大趋势。其中,最大的技术难点在于底层数据的结构化和知识的大规模建模,这需要认知智能技术的支持,包括知识图谱、认知图谱、推理机、知识提取等。成立于2015年的文因互联,定位是基于自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)等...