大数据时代的自然语言处理：前沿与进展
人工智能技术在自然语言处理中的应用与展望
人工智能技术在自然语言处理中的应用与展望自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支，其目的是让机器能够理解和处理人类的自然语言。
随着人工智能技术的不断发展和成熟，自然语言处理领域也在不断地取得新的进展和突破。
本文将重点探讨人工智能技术在自然语言处理中的应用与展望。
一、人工智能技术在自然语言处理中的应用1. 自然语言理解自然语言理解是自然语言处理的核心问题之一，其目标是让机器能够理解和分析人类的语言表达。
在自然语言理解中，人工智能技术可以通过一系列的算法和模型，对文本进行分析和推理，从而实现语义理解、语言识别、文本匹配等功能。
例如，深度学习技术就在自然语言理解中发挥了重要作用，通过神经网络模型，可以将自然语言转化为机器能够理解和处理的语义表示形式。
2. 机器翻译机器翻译是自然语言处理中的另一个重要应用领域，其目标是实现不同语言之间的自动翻译。
在过去，机器翻译的质量一直不能令人满意，但是随着人工智能技术的进步，机器翻译的质量也越来越好。
例如，深度神经网络模型就在机器翻译中得到了广泛的应用，通过大规模的语料库和深度学习算法，机器翻译的准确性和流畅性显著提升。
3. 情感分析情感分析是自然语言处理中的重要应用之一，其目标是对文本中的情感进行识别和分析。
在社交媒体等大数据场景下，情感分析可以帮助企业和政府更好地了解公众的舆情和情感态度，从而做出更为准确的决策。
例如，基于深度学习的情感分析模型可以通过对大规模用户数据的监控和分析，实现对用户情感态度的即时识别和分类。
4. 自动文本生成自动文本生成是人工智能技术在自然语言处理中的又一应用领域，其目标是通过机器学习算法和自然语言处理技术，实现对自然语言文本的自动生成。
例如，可以通过深度学习算法训练文本生成模型，实现风格转换、文本摘要、对话生成等功能。
二、人工智能技术在自然语言处理中的展望1. 深度学习技术的发展深度学习技术在自然语言处理中发挥了重要作用，但是其在语言模型和计算效率等方面还存在一定的限制。
自然语言处理有哪些前沿应用
自然语言处理有哪些前沿应用在当今数字化和信息化的时代，自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）正以前所未有的速度发展，并在各个领域展现出令人瞩目的前沿应用。
这些应用不仅改变了我们与计算机交互的方式，还为解决许多实际问题提供了创新的思路和方法。
首先，在智能客服领域，自然语言处理技术发挥着重要作用。
当我们在网上购物遇到问题，或者需要咨询银行、电信等服务提供商时，智能客服能够快速理解我们的问题，并给出准确、有用的回答。
通过对大量常见问题和答案的学习，以及对用户输入的实时理解和分析，智能客服能够在很大程度上替代人工客服，提供24 小时不间断的服务。
这不仅提高了服务效率，还降低了企业的运营成本。
在医疗领域，自然语言处理也有着广阔的应用前景。
病历的书写和管理是医疗工作中的重要环节，然而，传统的病历记录方式往往存在不规范、不完整等问题。
自然语言处理技术可以帮助医生更高效地记录病历，将口述内容准确地转化为文字，并对病历中的关键信息进行提取和分析。
此外，在医疗文献的检索和分析方面，自然语言处理能够帮助研究人员快速筛选出与特定疾病或治疗方法相关的文献，为医学研究提供有力支持。
教育领域同样受益于自然语言处理技术。
个性化学习系统可以根据学生的学习情况和问题回答，理解他们的知识掌握程度和学习需求，从而为每个学生提供定制化的学习计划和资源推荐。
智能辅导系统能够实时解答学生的问题，提供详细的解释和指导。
而且，自然语言处理还可以用于自动批改作业和试卷，减轻教师的工作负担。
在金融领域，自然语言处理技术可以用于风险评估和欺诈检测。
通过对大量金融文本数据的分析，包括新闻报道、公司财报、社交媒体言论等，能够及时发现潜在的风险因素和欺诈行为。
例如，分析某家公司的新闻报道和财报中的语言表述，预测其未来的财务状况和市场表现。
在新闻和媒体行业，自然语言处理技术催生了自动化新闻写作。
根据给定的数据和事件信息，计算机能够快速生成新闻报道，提高新闻发布的效率。
人机交互技术的前沿研究进展
人机交互技术的前沿研究进展随着计算机技术的不断发展，人们对人机交互技术的需求也越来越高。
为提高人机交互的效率和舒适度，研究人员不断探索各种新的技术。
本文将从四个方面介绍人机交互技术的前沿研究进展，包括自然语言处理、虚拟现实、手势识别和情感计算。
一、自然语言处理自然语言处理是指将人类日常使用的自然语言转换为计算机能够理解和处理的形式的技术。
近年来，人机交互领域的研究人员大力推广自然语言处理技术的应用，以实现人与计算机之间更加自然和有效的交互方式。
其中，深度学习和语音识别技术的进步带来了明显的提升。
实现自然语言处理的目标，还需要配合语音合成等多种技术手段，以提高计算机对语言的自动理解和生成能力。
自然语言处理技术对于智能家居、智慧医疗、智能客服等领域有着广泛应用。
未来，自然语言处理技术还将在机器翻译、情感分析等方向上继续发挥重要作用。
二、虚拟现实虚拟现实（Virtual Reality，VR），是一种计算机科学技术，利用计算机生成的三维图像和声音等，创造出一种人在其中感觉自己置身于其中的虚拟环境。
虚拟现实技术不仅可用于游戏和娱乐上，还可以在教育、医疗、建筑等领域中广泛应用。
虚拟现实技术的研究目前正全方位的拓展，如人机交互、光学工程、算法优化等等。
随着虚拟现实技术的不断发展，人们对于高清晰的图像、高度沉浸的体验等要求越来越高。
未来，虚拟现实技术将进一步拓展应用领域，同时，还应关注健康与安全等问题。
三、手势识别随着可穿戴技术的发展，人机交互领域的研究人员已经开始着手进一步提高手势识别技术的准确性和灵敏度。
手势识别是指通过识别手部动作来控制计算机，这种技术让人们可以不再需要使用键盘、鼠标又或者其他设备来输入指令，实现更加便捷、自然的交互方式。
手势识别技术早已广泛应用于智能手机、平板电脑等其他设备上。
今后，人们需要关注手势识别技术对于可穿戴技术、家庭智能等方向上的探索和提升。
四、情感计算情感计算是人工智能领域的一个重要分支，也是人机交互技术的新方向之一。
大数据与人工智能在自然语言处理中的应用研究
大数据与人工智能在自然语言处理中的应用研究自然语言处理是一项涉及到计算机和人类语言之间的交互的技术。
在人工智能和大数据时代，自然语言处理技术愈发重要。
人们对于自然语言处理的需求也更加广泛，从文本语义分析到语音识别，自然语言处理的应用十分广泛。
而其中与大数据和人工智能紧密相关的技术，正是当前的热点领域。
一、大数据对自然语言处理的贡献大数据的应用已经渗透到了我们生活的每个角落，而在自然语言处理中，大数据也起到了重要的作用。
以搜索引擎为例，越来越多的数据积累成了用户的搜索数据，而这些搜索数据也成为了自然语言处理中的重要数据源。
大数据的应用，使得搜索引擎越来越懂得人类的语言，从而产生出更准确的搜索结果。
除了搜索引擎，社交媒体平台也是大量的自然语言生成和分析的数据源。
例如，Twitter和Facebook上的评论和帖子，它们包含了各种语言形式的行为，如情感、意见、主张等等。
这些数据是从各种文化、社会背景和语言中得来的，它们先前往往被认为是没有交叉的，但大数据和人工智能技术的应用，却使得这些碎片化的数据变得珍贵了起来。
此外，有些机构收集了大量的自然语言数据，通过机器学习算法进行训练，以逐步优化该机构的自然语言处理技术。
海量数据背后的算法理解和机器学习技术，不仅在搜索引擎中起作用，也在自然语言处理中起了决定性的作用。
二、人工智能技术在自然语言处理中的应用基于对搜索数据和社交媒体数据的分析，自然语言处理中的人工智能技术也被广泛应用。
目前，自然语言处理中使用的人工智能技术主要包括以下两类：1. 机器学习算法基于机器学习算法的自然语言处理技术越来越成熟，并且应用范围也更加广泛。
使用机器学习算法分析语言，能够提高自然语言处理的对自然语言的理解程度。
这样的技术在机器翻译、语言转换和语音识别方面已经很成功。
同时，这些技术也在被用于构建自然语言生成模型，这样就能够让计算机用人的语言自动地书写。
2. 知识图谱知识图谱是人工智能领域中的一个重要概念，它是一种将语言转换为结构化数据的技术。
深度学习与自然语言处理
深度学习与自然语言处理深度学习与自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是两个备受关注的前沿领域。
深度学习作为一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的方式，实现了在大规模数据集上的高效训练，并取得了许多在计算机视觉、语音识别等领域的成功应用。
而自然语言处理则涉及到计算机对人类语言的理解和生成，包括文本分类、信息抽取、机器翻译等。
本文将介绍深度学习在自然语言处理中的应用，并讨论其意义和挑战。
一、深度学习在自然语言处理中的应用1. 文本分类在海量的文本数据中，自动对文本进行分类是一个常见的任务。
传统的方法需要手工提取特征，并设计分类器进行分类。
而采用深度学习方法可以直接从原始的文本数据中学习到特征，并构建一个端到端的分类模型。
这种方法不仅能够提高分类的准确性，还能够自动学习到更复杂的特征表示。
2. 信息抽取信息抽取是从大量的非结构化文本中提取结构化信息的任务，例如从新闻文章中抽取出地点、人名等实体信息，或者从公司年报中提取出财务指标等。
深度学习可以利用神经网络模型对文本进行建模，并通过学习分布式表示来抽取有用的信息。
这种方法在信息抽取任务中取得了较好的效果，尤其是在处理大规模数据时。
3. 机器翻译机器翻译是将一种自然语言通过计算机自动翻译成另一种自然语言的任务。
传统的基于规则或者统计的方法需要大量的人工标注数据和语言专家的知识。
而深度学习方法则可以通过端到端的训练来学习翻译模型，无需手工设计特征或规则。
这种方法在机器翻译中取得了突破性的进展，成为了目前最先进的方法之一。
二、深度学习在自然语言处理中的意义1. 提高准确性深度学习通过学习复杂的特征表示，可以更好地捕捉到数据中的模式和规律。
在自然语言处理中，传统的方法往往需要依赖大量的人工特征工程，而深度学习方法可以通过大规模的数据自动学习到特征表示，从而提高准确性。
2. 处理大规模数据近年来，随着互联网的快速发展，产生了海量的文本数据。
浅谈自然语言处理技术在大数据时代背景下的应用
试点论坛shi dian lun tan319浅谈自然语言处理技术在大数据时代背景下的应用◎张怡涵摘要：瓦特蒸汽机的问世给人类文明发展史带来了第一次工业革命，给人类生活带来了翻天覆地的变化；不久，人类随即进入了“电气时代”，迅速展开了轰轰烈烈的第二次工业革命；白驹过隙，时光荏苒，第三次工业革命也就是第三次科技革命，是我们人类文明史册又一次重大飞跃，它正以悄无声息且惊人的速度改变着你我他的生活，大数据技术的到来无疑是21世纪最出色的成果之一，其中，自然语言处理技术是实现人机交互、促使大数据技术发挥更大作用不可或缺的中间桥梁。
关键词：大数据；自然语言处理技术；应用与前景一、大数据的搜集与自然语言处理技术的应用（一）文本的机器翻译技术机器翻译技术具有较强的自主性，它是利用计算机把一种用户习惯常用的自然语言翻译成另一种比较规范的效率高的自然语言的过程。
预处理、核心翻译、后处理这三部分构成了自然语言处理技术。
其中，“预处理”是通过把我们日常化的用语进行规整，把过长的句子通过标点符号分成几个短句子，把一些与意思无关的文字或者语气词去除掉，将一些数字和表达不规范的地方，从而归整成合乎规范的句子，这样也有利于在检索时字符串的匹配，从而实现检索的高效性，以此来最大程度地满足用户的需求；而“核心翻译模块”是机器翻译技术中最突出的中坚力量，它是通过将输入的字符、字符串序列翻译成目标语言序列的一个过程，可谓是中流砥柱；最后一部分，也就是“后处理模块”是将翻译结果进行大小写的转化、建模单元进行拼接，特殊符号进行处理，使得翻译结果更加合乎规范并最大程度地符合我们的阅读习惯。
大数据的收集往往来自于我们天南海北的用户，而语言不同所带来的机器翻译问题也开始出现。
试想一下，如果因为母音或者语言习惯的不同而使用户搜索不到自己想要的数据或信息，那么用户再次使用这款产品的积极性将会大大降低，这就势必会造成一定数量的客户严重流失性问题。
所以，随着跨境电商业务的快速发展，许多app 应用、网页的多语言化技术也应运而生，以此来满足消费者的需求。
自然语言处理技术的进展与实际应用案例
自然语言处理技术的进展与实际应用案例自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类自然语言之间的交互与沟通。
近年来，随着深度学习和大数据技术的发展，自然语言处理技术取得了长足的进展，并在各个领域得到了广泛的应用。
一、机器翻译机器翻译是自然语言处理技术的一个重要应用领域。
传统的机器翻译方法主要基于规则和统计模型，但是效果有限。
随着神经网络的兴起，神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）成为了研究的热点。
NMT利用深度学习模型，通过学习大量的双语平行语料库，实现了更加准确和流畅的翻译效果。
例如，谷歌的神经机器翻译系统在多个语种上取得了令人瞩目的成果。
二、情感分析情感分析是指通过自然语言处理技术，对文本中的情感进行识别和分类。
情感分析在社交媒体舆情分析、产品评论分析等领域具有重要的应用价值。
传统的情感分析方法主要基于词典和规则，但是效果受限。
近年来，基于深度学习的情感分析方法取得了显著的进展。
例如，利用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），可以更好地捕捉文本中的上下文信息，提高情感分析的准确性和鲁棒性。
三、问答系统问答系统是一种能够回答用户提出的自然语言问题的人工智能系统。
问答系统的核心是理解用户问题，并从知识库或互联网上获取相关信息，生成准确的回答。
近年来，基于深度学习的问答系统取得了重要的突破。
例如，IBM的Watson问答系统在2011年击败了人类选手，成为电视智力竞赛节目Jeopardy的冠军。
此后，问答系统在医疗、法律等领域得到了广泛的应用。
四、文本生成文本生成是指利用自然语言处理技术，自动地生成符合语法和语义规则的文本。
传统的文本生成方法主要基于规则和模板，但是生成的文本缺乏灵活性和创造力。
自然语言处理技术的发展及应用
自然语言处理技术的发展及应用随着物联网技术和智能化时代的到来，自然语言处理技术(Natural Language Processing, NLP)越来越成为人们关注和研究的热点。
NLP技术是指让计算机理解和处理人类语言的技术，旨在打破人机交互中的语言障碍，实现人机交互的自然应用。
它涉及到自然语言的语义、语法、语用等多个方面，包括语音识别、语音合成、文本分类、信息抽取等多种技术，为人类交流与理解提供了更高效、便捷的方式。
本文将会探讨自然语言处理技术的发展及其应用，特别是在智能化时代下的趋势。
一、自然语言处理技术的发展历程自然语言处理技术在计算机科学中已经有了60年的历史。
从20世纪50年代开始，人们就开始尝试将机器翻译应用到自然语言处理中，到90年代中后期，NLP技术已经具备了准确、高效的特点。
自然语言处理技术主要分为两个阶段：基于规则的自然语言处理和基于数据驱动的自然语言处理。
基于规则的自然语言处理是早期的自然语言处理技术。
这个方法是基于语言学规则的，在互联网出现之前，是机器翻译、问答系统等NLP应用的主要方法之一。
它建立了一个规则库，对文本进行处理和分析。
虽然基于规则的自然语言处理方法被广泛应用，但是由于语言的复杂性，这个方法的可扩展性和应用效果受到了很大的制约。
基于数据驱动的自然语言处理方法则是当前应用于自然语言处理技术的主流方法。
它使用大量的文本数据和机器学习算法来建模自然语言理解和生成。
这个方法的优点是可以处理海量复杂的语言数据，同时随着机器学习算法的不断发展，这个方法也越来越准确和高效，为自然语言处理技术迎来了新的时代。
二、自然语言处理技术在智能化时代的应用在智能化时代，越来越多的NLP技术应用到了生活、工作、教育等各个领域。
以下是自然语言处理技术在智能化时代的四个主要应用方向。
1、智能客服智能客服是基于人工智能和自然语言处理技术而开发的一种服务形式。
它通过智能机器人和人工客服相结合的方式来处理用户的问题和需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
需要性能高、覆盖能力强的汉语句子结构预测模型
• 目前语言计算主流模型可分为两类，但均存在很大局限性 • 互联网中文理解亟需建立能处理大规模开放域文本深层结构 的语言计算模型
模型训练所 需语料库 无标注 有标注 无标注& 有标注 可用训 练数据 规模 极大 较小 极大& 较小 对互联 网的覆 盖能力 强 弱 强
微软语音识别
错误率减少30%以上 谷歌虚拟大脑 （Google Brain）
14
一个关于深度学习的基本事实
• 强烈反差：
针对语言理解的深度学习尚未取得成功 – 语音图像：基于视觉或音频的“底层认知特征” – 语言理解：基于词法、句法和语义等“高层认知特征” • 深度学习在中文计算方面尚未见公开报道成果 • 语言深度学习存在重要的理论创新空间 – 高层认知特征的表示及其学习
12
语言计算模型
语言结构
马尔科夫模型 条件随机场模型
表层 深层 深层
？
可能的策略：深度学习
• 深度学习：通过学习出模型的“深层结构”对数据中存在的 复杂关系进行建模（本质上是一种数学模型）
Geoffrey Hinton 深度信念网络DBN（2006） 英国皇家学会院士
Judea Pearl 概率图模型（ 2011年获图灵奖） 美国工程院院士
23
卡内基梅隆大学:永不停止的语言学习
24
卡内基梅隆大学:永不停止的语言学习
Tom Mitchell
25
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 题外话
链接数据（Linked Data）
6.7billion facts
链接数据（Linked Data）
• 现状统计（2011年9月）
6.7billion facts
超大规模知识图谱
• 互联网中文理解需要大规模、高覆盖率的知识资源 • 目前的知识资源难以满足中文理解的需求，以Google知识图谱 （5亿个实体，35亿个事实）为例：
• • • 主要描述实体以及实体之间关系，对于复杂事件的描述甚少 英文知识图谱关于中国的内容很少 中文知识图谱正在构建中，主要挑战之一是infobox信息匮乏
时空中的人、物、事
网络 空间
中文 大数据
4
机器阅读理解互联网
• 人类“管中窥豹式”阅读难以形成对虚实空间完整准确的认识 • 机器阅读理解网络空间的中文信息是实现网络洞察力的关键 人类 认知
人本传感器 阅 读
感知/认知
社会行为
写
现实 世界
时空中的人、物、事
网络 空间
中文 大数据
5
机器阅读理解互联网
– 适合于语言计算的大规模人工神经网络模型
15
代表性工作之一：从几乎一无所有开始的自然语言处理
在多项自然语言处理任务中 与经典主流方法结果具有可比性
16
代表性工作之二：基于组合向量语法的分析
•
•
•
Small sets of discrete categories such as NP and VP does not capture the full syntactic nor semantic richness of linguistic phrases Lexicalizing phrases or splitting categories only partly address the problem at the cost of huge feature spaces and sparseness. Compositional Vector Grammar (CVG), which combines PCFGs with a recursive neural network that learns syntactico-semantic, compositional vector representations. The CVG improves the PCFG of the Stanford Parser by 3.8% to obtain an F1 score of 90.4%. It is fast to train,about 20% faster than the current Stanford factored parser.
17
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 题外话
华盛顿大学图灵中心：ReVerb
/index.ht, an open-source extractor, which extracted over 1,000,000,000 assertions from the Web.
自然语言处理的根本任务
输入： 日本臆测中国武力夺取钓鱼岛 结构预测
臆测
日本 夺取
中国
钓鱼岛
武力
输出： 句法结构 语义结构
语言计算的本质是结构预测
8
从例句说起
9
从例句说起
10
汉语是世界上最难被计算机理解的语言之一
• 汉语具有显著的特点
特点 例子
复杂名词短 中国北京红十字芦山抢险救援队“五一” 语 节期间工作掠影 形式标记和 机器翻译，翻译人员，翻译小说 形态变化 她弯下腰来飞快地割着麦子，一把一把 流水句 沉甸甸的，今年收成真是不错，心情不 （成分省略） 由得欢快起来。
无标注、弱标注资源（互联网）
32
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 题外话
不太远的愿景：奇点临近？ Kurzweil “I set the date for the Singularity — representing a profound and disruptive transformation in human capability — as 2045”
20
华盛顿大学图灵中心：ReVerb
21
华盛顿大学图灵中心：ReVerb
22
华盛顿大学图灵中心：逻辑推理
• Markov Logic Networks /~pedrod/kbmn.pdf
10-803: Markov Logic Networks Machine Learning Department, Carnegie Mellon University /~ pedrod/803/
大数据时代的自然语言处理： 前沿与进展
孙茂松 清华大学计算机科学与技术系 第十四届中国少数民族语言文字信息处理 学术研讨会 2013年9月14日，兰州
1
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 题外话
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 题外话
谢谢！
欢迎访问： 清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室网站： /site2/ 孙茂松微博： /u/1970879995
36
34
一个难得的学术交流机会
“第十二届全国计算语言 学会议(CCL 2013)及第一届 基于自然标注大数据的自 然语言处理国际学术研讨 会(NLP-NABD 2013) “知识图谱”研讨会 深度广度兼具的邀请报告 http://210.29.169.226/CNC CL2013/home.html
35
现实世界、网络空间与人类认知
• 三位一体：有史以来深度和广度最蔚为壮观的虚实结合的空间
– “人本传感器”：中国网民规模达5.64亿，微博用户3.09亿（2013年1月） – “人本传感器”信号：仅新浪微博每日发布超过1亿条微博（2012年12月）
人类 认知
人本传感器 阅 读
感知/认知
社会行为
写
现实 世界
• 人类“管中窥豹式”阅读难以形成对虚实空间完整准确的认识 • 机器阅读理解网络空间的中文信息是实现网络洞察力的关键 人类 认知
人本传感器 机 器 理 解
形式化 人类认知
感知/认知
社会行为
写
现实 世界
时空中的人、物、事
网络 空间
中文 大数据
6
目录
1. 引言 2. 三个重要前沿及其进展 （1）基于深度学习的句子结构预测 （2）开放域信息抽取 （3）知识图谱 3. 清华最近NLP相关工作
13
深度学习的显著进展
• 优良的计算性质：可望突破“表层结构”的限制，适合小规模 有标注样本和极大规模无标注样本的融合学习 • 深度学习在英文语音识别和图像识别中取得突破
16000多个处理器、 10亿个内部连接组 成的“虚拟大脑”， 从1000万帧YouTube 的无标签图片中自 主“学会”了猫的 概念。• 知识图谱与搜狗知立方也面临类似的问题
Google知识图谱
维基百科仅有21%的中文文章有infobox
29
超大规模知识图谱
30
超大规模知识图谱
31
超大规模知识图谱的建构思路
• 精标注资源与海量无标注、弱标注资源的融合
适合互联网中文理解 的知识资源
结构化
DBPedia
半结构化
非结构化
精标注资源（专家）