GitHub - thunlp/NREPapers: Must-read papers on neural relation extraction (NRE)You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Diffbot、AIによるナレッジグラフをローンチ——人、場所、モノに関する1兆件の情報を網羅 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Diffbot Google サーチでセレブや有名ランドマーク、あるいは製品についてサーチしたとき、結果ページの右側に表示されるインフォボックスを目にしたことがある人は多いだろう。そこに表示される情報は、Google の Knowledge Graph から引用された情報に基づいている。Knowledge Graph とは、ウェブ検索や Google Home をはじめとするスマートスピーカーの検索結果を向上させるために使用されるエンティティ・データベースのことだ。Knowledge Graph には、16億件以上もの情報が記録されている。その大半は、人、場所、モノについてのよくある質問への回答のために、人間の作業チームが数百万単位のウェブサイトを定期的にチェックし、クラウド上で集めたものである。 しかしながら、Mike Tung 氏に言わせれば、それを行うもっ
Between words and characters: A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP
What are the units of text that we want to model? From bytes to multi-word expressions, text can be analyzed and generated at many granularities. Until recently, most natural language processing (NLP) models operated over words, treating those as discrete and atomic tokens, but starting with byte-pair encoding (BPE), subword-based approaches have become dominant in many areas, enabling small vocab
Tohoku NLP Group / 東北大学 自然言語処理グループ
The following paper has been accepted to The 10th Workshop on Argument Mining 2023 (ArgMining 2023). ArgMining 2023 に下記の論文が採択されました。 Camelia Guerraoui, Paul Reisert, Naoya Inoue, Farjana Sultana Mim, Keshav Singh, Jungmin Choi, Irfan Robbani, Shoichi Naito, Wenzhi Wang and Kentaro Inui “Teach Me How to Argue: A Survey on NLP Feedback Systems in Argumentation” The following papers have been accepted
ストックマークと東北大学大学院情報科学研究科乾研究室、知識グラフの獲得とそれを活用した説明可能なAI (XAI)の共同研究を開始
ストックマークと東北大学大学院情報科学研究科乾研究室、知識グラフの獲得とそれを活用した説明可能なAI (XAI)の共同研究を開始 ストックマーク株式会社（本社：東京都港区、代表取締役CEO：林 達、以下 ストックマーク）は、東北大学大学院情報科学研究科 乾研究室（以下 乾研究室）と知識グラフの獲得とそれを活用した説明可能なAI（XAI)の共同研究を11月より開始したことをお知らせいたします。 ■共同研究の目的 ニュースなどのウェブメディアから得た情報を知識グラフ（ナレッジグラフ）として獲得し、それらの情報のビジネス課題解決における有用性を示すことを目的とします。 具体的な研究内容は、ビジネスにおける重要な情報を知識グラフとして獲得し、それを活用することで従来の「単語」を中心としていた情報検索・集約サービスを「知識」をベースに行うことにより高精度化するとともに、結果の理由説明などに知識グラフ
Entity Linking チュートリアル 前編 ざっくりとした歴史編 - Qiita
今回記事として書くのは，エンティティ・リンキングというタスクに対するチュートリアルです． 以下のシリーズになっています。 Entity Linking チュートリアル 前編 ざっくりとした歴史編 [本記事] 中編 前処理・実験準備編 後編 実験・評価編 発展編 知識ベース全体に対するBi-encoder探索の実装 本シリーズの Colab Pro上での実行について 目的 エンティティ・リンキング (Entity Linking) というタスクについて，より多くの人に知ってもらう．（当記事） 実際にBC5CDRデータセットに対して，動くデモを実装しタスクを理解する． エンティティ・リンキング とは エンティティ・リンキングとは，文書中に存在する，メンションと呼ばれるテキスト範囲を知識グラフ内に存在するエンティティへとマッピングするタスクであり，自然言語理解及び応用における重要なタスクの一つと
Tracking Progress in Natural Language Processing
Tracking Progress in Natural Language Processing Table of contents English Automatic speech recognition CCG Common sense Constituency parsing Coreference resolution Data-to-Text Generation Dependency parsing Dialogue Domain adaptation Entity linking Grammatical error correction Information extraction Intent Detection and Slot Filling Language modeling Lexical normalization Machine translation Miss
Mining Knowledge Graphs from Text
Mining Knowledge Graphs from Text A Tutorial Mining Knowledge Graphs from Text WSDM 2018 Tutorial (schedule) February 5, 2018, 1:30PM - 5:00PM Location: Ballroom Terrace (The Ritz-Carlton, Marina del Rey) Jay Pujara, Sameer Singh Knowledge graphs have become an increasingly crucial component in machine intelligence systems, powering ubiquitous digital assistants and inspiring several large scale a
Recipe1M+: A Dataset for Learning Cross-Modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images - MIT
♰ Universitat Politecnica de Catalunya ✦ Massachusetts Institute of Technology ✥ Qatar Computing Research Institute Abstract In this work we train a neural network to learn a joint embedding of recipes and images that yields impressive results on an image-recipe retrieval task. Moreover, we demonstrate that regularization via the addition of a high-level classification objective both improves retr
Michi Yasunaga
I am a research scientist at Meta, building next generation language models, multimodal models, and generative AI. Previously, I completed a PhD in AI at Stanford, advised by Percy Liang, Jure Leskovec and Chris Manning, and worked as a researcher at Google DeepMind. I am interested in building multimodal foundation models that can assist humans in diverse tasks. In particular, I work on: Multimod
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PhD Position in Combining Language Models and Knowledge Graphs
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Special issue on knowledge graphs and semantics in text analysis and retrieval - Edgar Meij