人工智能自动问答系统方案设计课件

人工智能自动问答系统解决方案释放数据决策力人工智能自动问答系统解决方案1日录第一部分第二部分知识图谱技术概览第三部分自动问答解决方案日录2我国的大数据+人工智能战略大数据战略发展历程大数据既有成就人工智能新成就05年Hadoop目研究分在式系统美国爱荷华和印度加农业产量2019年初,AlphaL在图实现了基硼深吃生大突特斯拉Autoplot将血人2019年未,部分计算机研究人员认可巴審罗即打造鹄城市16年10月,美匡政府发布家人送到erm人工眚肯塔基201年月,美国改府发布了钛数瑞典斯德哥尔出租车缩短通劲时间马果每开究和发展倡议美国捣救更多“早产儿2019年5月,发改受笔发{"互联网徳软入工蟹言理力美国预灾害天气工智能三年行动实施方案超过人类14年2月,贵发于加恢大匡內201年玥,人工智”首次进入国工智双溟美国大选据产业发展用若千改的毫刀智特气象预报府工作告开始行异大数工智雏诊断正年1月中共中在月里信用贷和汽宝数思方人工智三年行动实方率》,座示范百寝大孢出无人學、汗大数视06年3月,世家大数速战写智搜索等创技术进了‘十三五切划啊要茴奚大数据的理解与分析需要人工智能大数据促进了人工智能技术的革新科大讯飞即时语音智慧气象按山东智氙游我国的大数据+人工智能战略3人工智能什么是人工智能人工智能有多种表述方式,多种处理技术必须能够感知、推断和行动,然后根据经验进行调整从大量RTIFICIAL数中确定感知推断环制定实现的目枝人工智能限调整7动验词整更智的法佳行动方人工智能4人工智能的实现两种方式让机器执行人工智能:机器学习和深度学习机器学习就是学习算法从欻构建模玊,并腼着欻挹罩的嘞胍不人工智能增逅学习是如何在坏境中釆取一系列行为,从而获得最大的累积机器学习Q学习是最常用的增强学习方法,其中Q代表某种深度学习授价值,Q学习是通过观察来学习Q值的类脑学习深度学习是多层神经网络从大呈数据中进行学习,如卷积神经网卷积神经网络深度増学习是将深庋学习与垍罡学习结合起来从而实现从毖知深度增强学习(Q学习召作的端对端学习的种全新的算法增强学习模型和学习方法,是人工智的发展方问人工智能的实现5人工智能·机器学习-深度学习人工图能ference习Pe+tactEselectionpred数nFeatureFeature麦时力、准确性查不人工参与的持征自动选n江x击k版中==000=鷗深度学习人工智能·机器学习-深度学习6人工智能深度学习包含多的多层感知器,通过组合低层特征形成更如抽象的层表云属性癸别或特征,以m笑学习图谱效果保养深度ConnectionsHiddennodes学习精准思想是堆叠多个居,一层的输出作为下一层的输入,输入信息分级表达营销坦入(如非图像或者文本)一个系统S{有n),通过系統中参数,使得它的仍然是输识别自动地获取得到輪入的一系列次特征,即S1,Sn贛出严格地等于贛入或晝入与贛出的差别尽可能地小驾驶像识别J恁耗时,模型正确性验证复杂且烹烦翻译某些深网路不仅训總而目线上部到也需要GP持,计箕资源妥求高人工智能深度学习7日录第一部分人工智能大数据概览第二部分第三部分自动问答解决方案日录8人工智能深度学习·知识图谱网络上全血发布关联开放数据集,RDF接不同来源数据集的数据,语义Web数据浜的数呈激塔互联网正从仅包含网页和网页之间超接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰关系的数据万维网知识率先由google*出,以提言其索的质量,拉开了语义搜索的序幂知识图普在描述真实世界中存在的各种实体或慑念每个实体或念用一个全局鞋确定的D来标识同性值对AVP用来刻画实体的内在特性关系用来连接两个实体,刻画它们之间的关联團知识驾普亦可被看作是张巨大的图图中的节点表示实体成概念图中的边则由属性或关系构成图模型可用W3C提出的资源(网页的题、作者、修改日期内容以及版权信息等〕描述極架RDF或属性图来表人工智能深度学习·知识图谱9人工智能·知识图谱中的核心技术实体提(EntityLinking轨识别用户输入查询词中的实体并铛經识道的应节点上用与实体清歧都强日然语言处延领经典aradchara实体铛指还口以包括型悛、社交媒体等数拒与实体的关踩体拦是知识虿谱构建与应用的基核心按术关系取是种曲型的信忘抽取任务,过识别表达语义关系的短语末抽取实体三关系关系抽取罡知识构痤核心按术,￠决定了知识虿诰中知识的郑模和历妥知识组理(KnowledgeReasoning根拒规则从已有知识中发现踪含知识俠殺关系之的现情况兄,秉用关坛技术来目动发现推理规u通过在知识语中统计大平的关系路径构建关系分类特征向量,建立关系分类器进行关系抽取采用调词逻辑(Pred)等形式化方法和马科夫盟辑网络(MarkovloqiκNewk}等工具进行知识推理2知表示(KnowledgeRepresentation将知识语中的实体和关系的语义信息用低注向平表基于实体和关系的分布式向量表示人工智能·知识图谱中的核心技术10人工智能自动问答系统方案设计课件11人工智能自动问答系统方案设计课件12人工智能自动问答系统方案设计课件13人工智能自动问答系统方案设计课件14人工智能自动问答系统方案设计课件15人工智能自动问答系统方案设计课件16人工智能自动问答系统方案设计课件17人工智能自动问答系统方案设计课件18人工智能自动问答系统方案设计课件19人工智能自动问答系统方案设计课件20人工智能自动问答系统方案设计课件21人工智能自动问答系统方案设计课件22人工智能自动问答系统方案设计课件23人工智能自动问答系统方案设计课件24人工智能自动问答系统方案设计课件25人工智能自动问答系统方案设计课件26人工智能自动问答系统方案设计课件27人工智能自动问答系统方案设计课件28人工智能自动问答系统方案设计课件29人工智能自动问答系统方案设计课件30人工智能自动问答系统方案设计课件31人工智能自动问答系统方案设计课件32人工智能自动问答系统方案设计课件33人工智能自动问答系统解决方案释放数据决策力人工智能自动问答系统解决方案34日录第一部分第二部分知识图谱技术概览第三部分自动问答解决方案日录35我国的大数据+人工智能战略大数据战略发展历程大数据既有成就人工智能新成就05年Hadoop目研究分在式系统美国爱荷华和印度加农业产量2019年初,AlphaL在图实现了基硼深吃生大突特斯拉Autoplot将血人2019年未,部分计算机研究人员认可巴審罗即打造鹄城市16年10月,美匡政府发布家人送到erm人工眚肯塔基201年月,美国改府发布了钛数瑞典斯德哥尔出租车缩短通劲时间马果每开究和发展倡议美国捣救更多“早产儿2019年5月,发改受笔发{"互联网徳软入工蟹言理力美国预灾害天气工智能三年行动实施方案超过人类14年2月,贵发于加恢大匡內201年玥,人工智”首次进入国工智双溟美国大选据产业发展用若千改的毫刀智特气象预报府工作告开始行异大数工智雏诊断正年1月中共中在月里信用贷和汽宝数思方人工智三年行动实方率》,座示范百寝大孢出无人學、汗大数视06年3月,世家大数速战写智搜索等创技术进了‘十三五切划啊要茴奚大数据的理解与分析需要人工智能大数据促进了人工智能技术的革新科大讯飞即时语音智慧气象按山东智氙游我国的大数据+人工智能战略36人工智能什么是人工智能人工智能有多种表述方式,多种处理技术必须能够感知、推断和行动,然后根据经验进行调整从大量RTIFICIAL数中确定感知推断环制定实现的目枝人工智能限调整7动验词整更智的法佳行动方人工智能37人工智能的实现两种方式让机器执行人工智能:机器学习和深度学习机器学习就是学习算法从欻构建模玊,并腼着欻挹罩的嘞胍不人工智能增逅学习是如何在坏境中釆取一系列行为,从而获得最大的累积机器学习Q学习是最常用的增强学习方法,其中Q代表某种深度学习授价值,Q学习是通过观察来学习Q值的类脑学习深度学习是多层神经网络从大呈数据中进行学习,如卷积神经网卷积神经网络深度増学习是将深庋学习与垍罡学习结合起来从而实现从毖知深度增强学习(Q学习召作的端对端学习的种全新的算法增强学习模型和学习方法,是人工智的发展方问人工智能的实现38人工智能·机器学习-深度学习人工图能ference习Pe+tactEselectionpred数nFeatureFeature麦时力、准确性查不人工参与的持征自动选n江x击k版中==000=鷗深度学习人工智能·机器学习-深度学习39人工智能深度学习包含多的多层感知器,通过组合低层特征形成更如抽象的层表云属性癸别或特征,以m笑学习图谱效果保养深度ConnectionsHiddennodes学习精准思想是堆叠多个居,一层的输出作为下一层的输入,输入信息分级表达营销坦入(如非图像或者文本)一个系统S{有n),通过系統中参数,使得它的仍然是输识别自动地获取得到輪入的一系列次特征,即S1,Sn贛出严格地等于贛入或晝入与贛出的差别尽可能地小驾驶像识别J恁耗时,模型正确性验证复杂且烹烦翻译某些深网路不仅训總而目线上部到也需要GP持,计箕资源妥求高人工智能深度学习40日录第一部分人工智能大数据概览第二部分第三部分自动问答解决方案日录41人工智能深度学习·知识图谱网络上全血发布关联开放数据集,RDF接不同来源数据集的数据,语义Web数据浜的数呈激塔互联网正从仅包含网页和网页之间超接的文档万维网转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰关系的数据万维网知识率先由google*出,以提言其索的质量,拉开了语义搜索的序幂知识图普在描述真实世界中存在的各种实体或慑念每个实体或念用一个全局鞋确定的D来标识同性值对AVP用来刻画实体的内在特性关系用来连接两个实体,刻画它们之间的关联團知识驾普亦可被看作是张巨大的图图中的节点表示实体成概念图中的边则由属性或关系构成图模型可用W3C提出的资源(网页的题、作者、修改日期内容以及版权信息等〕描述極架RDF或属性图来表人工智能深度学习·知识图谱42人工智能·知识图谱中的核心技术实体提(EntityLinking轨识别用户输入查询词中的实体并铛經识道的应节点上用与实体清歧都强日然语言处延领经典aradchara实体铛指还口以包括型悛、社交媒体等数拒与实体的关踩体拦是知识虿谱构建与应用的基核心按术关系取是种曲型的信忘抽取任务,过识别表达语义关系的短语末抽取实体三关系关系抽取罡知识构痤核心按术,￠决定了知识虿诰中知识的郑模和历妥知识组理(KnowledgeReasoning根拒规则从已有知识中发现踪含知识俠殺关系之的现情况兄,秉用关坛技术来目动发现推理规u通过在知识语中统计大平的关系路径构建关系分类特征向量,建立关系分类器进行关系抽取采用调词逻辑(Pred)等形式化方法和马科夫盟辑网络(MarkovloqiκNewk}等工具进行知识推理2知表示(KnowledgeRepresentation将知识语中的实体和关系的语义信息用低注向平表基于实体和关系的分布式向量表示人工智能·知识图谱中的核心技术43人工智能自动问答系统方案设计课件44人工智能自动问答系统方案设计课件45人工智能自动问答系统方案设计课件46人工智能自动问答系统方案设计课件47人工智能自动问答系统方案设计课件48人工智能自动问答系统方案设计课件49人工智能自动问答系统方案设计课件50人工智能自动问答系统方案设计课件51人工智能自动问答系统方案设计课件52人工智能自动问答