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Paper连击系列 · 来啦！

近期，有很多小伙伴留言：能否系统性看到某个技术点的干货内容？

有求必应的TechBeat这就来！小编将定期为大家整理【Paper连击】系列每一期将针对一个热门技术点或近期顶会中的多篇值得关注的前沿工作，做整理汇总，让你一次性在同一个话题下看到不同角度、不同维度的重磅文章，360度全息立体了解该领域最新研究进展。

paper连击，全力学习！⚡

【Paper连击】第一期送上：

知识图谱的技术应用

祝阅读愉快~

知乎上的问题“知识图谱这一技术近期在国内的热度如何？有哪些技术实现？”，引发大家从学术、产业端做了很多分享~

就小编了解的情况来说，在知识图谱这个多种技术交叉的领域中落地应用的情况到底如何，还是要重点关注下百度、阿里、美团、小米、华为、京东等大厂在做的工作。无论知识图谱的构建，还是应用上总能看到一些花式搞事情的尝试~

像最常见的搜索推荐落地就不说了，另一个很大的落地场景KBQA也是非常值得关注！例如：华为云语音语义创新Lab、美团语音交互中心、京东AI研究院、小米小爱等等都有相关实践。

在TechBeat人工智能社区中，我们收录了包括“阿里巴巴概念图谱AliCG”，“腾讯自研大规模知识图谱Topbase”等工作，并着重介绍其中的关键技术及其实际应用情况，希望帮助大家进一步了解知识图谱的发展和应用前景。

1. 什么是知识图谱？有哪些典型应用？终于有人讲明白了

如果是刚确定研究方向为知识图谱的朋友，那么这篇文章可一定不要错过~作为资深AI专家，vivo技术总监的邵浩老师详细阐述了知识图谱的基本概念，包括知识图谱的背景、定义以及典型应用。在入门阶段，就能快速从零开始构建工业级知识图谱的基础认知！

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2. 机器知道哪吒是部电影吗？

解读阿里巴巴概念图谱AliCG

在本文中，我们介绍了阿里巴巴概念图谱的构建及应用，并提出了一种并提出一种全新的自动化概念图谱构建方法，其能够自动的从海量文本及半结构化数据中构建细粒度的中文概念层次结构，并把相关技术应用在了阿里巴巴商品知识图谱中。我们认为数据+知识是驱动未来认知 AI 的重要路线之一。我们的方法能够自动挖掘概念知识，并在真实场景中起到了较好的效果。

3. ACL 2021 |

丁香园知识增强预训练模型

丁香园NLP联合华师大何晓丰老师团队，在今年的ACL上发表了SMedBERT工作。这是在医疗垂直领域下，首次将知识图谱中的医学实体，连同实体关系中的结构化语义信息，同时引入到预训练模型中。利用该预训练模型，在下游包括MRC、语义匹配、NER等任务都带来指标提升。

4. SIGIR2020|KEPS：

知识图谱和个性化搜索碰撞的火花

KEPS，用图谱来辅助优化个性化搜索。整篇文章首先充满学术风，充分且完备的设计了模型和实验，其次很多思路也可以在工业界中进行借鉴。

5. TKDE 2020 |

综述：基于知识图谱的推荐系统

这篇文章是基于该团队发表于《中国科学：信息科学》的中文综述论文[2]，进一步全面地归纳了近年来基于知识图谱的推荐系统方面的相关工作，对里面的核心关键算法进行了展开的介绍和对比分析，汇总了所涉及到的知识图谱数据；还总结了现有不同基于知识图谱的推荐系统应用场景和相应可选择的benchmark数据集；最后对该领域的未来发展进行了一定的展望讨论，对该领域今后的研究具备一定的指导意义。

6. OpenKG区块链：

构建可信开放的联邦知识图谱平台

本文介绍了OpenKG在区块链方向的一些实践和尝试。也梳理了在OpenKG上链实践过程中的一些思考：知识是有价值的，即使是权限可控的单一机构内部，知识来源也是多样化的，必定存在知识的价值量化、确权、溯源、隐私及可信等多方面问题。希望为各个企业或机构建立自己的企业级知识图谱众包平台提供有价值的参考。

7. 万字详解：

腾讯如何自研大规模知识图谱 Topbase

Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问题以及相应的解决方案，希望对图谱建设者有一定的借鉴意义。

更多关于“知识图谱”相关的技术文章，请登录TechBeat人工智能社区官网（www.techbeat.net）查看~

下期你希望看到哪个技术点的【Paper连击】？请在留言区告诉我们，小编将火速整理起来！

-The End-

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