Lei Feng réseau AI Technology Review par: Ali connaissance de la cartographie pour maintenir l'interdiction millions niveau par jour, milliards de recensions de renseignement le numéro de la pleine quantité de spam dans plusieurs scènes, délit civil, le respect, faux, comme une gamme complète de questions d'affaires avant et vendeurs confrontation, les échecs en temps réel, afin de maximiser la protection de la propriété intellectuelle, la protection des consommateurs.

Quelle est la carte du savoir?

Dans l'ère d'Internet, le moteur de recherche est un outil important pour les gens d'obtenir de l'information en ligne et de connaissances. Lorsqu'un utilisateur entre un mot de requête, le moteur de recherche des commentaires qu'elle considère les pages de mots-clés les plus pertinents.

Jusqu'en mai 2012, moteur de recherche géant Google dans sa page de recherche a introduit la « carte du savoir »: En plus de l'utilisateur pour obtenir la recherche des liens Web, également voir une réponse plus intelligente liée à la durée de la requête.

Des pages encombrées à la connaissance réelle de la structure, les moteurs de recherche utilisent la carte des connaissances peut fournir une information plus cohérente à l'utilisateur, même sur la carte des connaissances peut explorer plus en profondeur, système de connaissance approfondie et complète, ce qui permet aux utilisateurs de trouver leur inattendu connaissances. L'importance du Dr Google premier vice-président Amit Singh trahissait la carte du savoir ici: « Le monde est constitué entité (les choses), plutôt que d'une chaîne (pas de chaînes) ».

Ali connaissance de la cartographie

La principale activité de Ali est le fournisseur d'électricité. Sa connaissance des modèles commerciaux, les produits standard, marque standard, le code à barres, de classifications standards comme le noyau, l'utilisation de la reconnaissance de l'entité, l'entité désigne la chaîne et les techniques d'analyse sémantique, telles que l'intégration de l'association de l'opinion publique, Wikipedia, la norme de l'industrie nationale 9 catégories a corps contient dix milliards de triplets de niveau, la formation d'un vaste réseau de connaissances. Lei Feng réseau AI Technology Review, ces grandes quantités de données de multiples marché Taobao, Lynx, 1688, AliExpress et d'autres marques en même temps, les opérations industrielles, la gestion des opérations, les consommateurs, les institutions nationales, les prestataires logistiques et autres rôles impliqués et contribuer à la correction d'une telle vaste bibliothèque de produits. Cette connaissance de la cartographie à la fois la protection de la propriété intellectuelle, ou pour améliorer l'expérience des achats des consommateurs, des données produit Standardiser (déterministe unifié et les spécifications des produits d'information sur les produits de base), ainsi que la profondeur de l'interconnexion entre les données internes et externes, le sens est très important . Tels que la normalisation des produits peut nous le faire savoir quel produit est le même que celui d'un produit, nous pouvons savoir avec certitude si une marque est autorisée, les produits sont vendus sous la marque qui commercialise.

Ali connaissance de la cartographie à l'utilisation

largement utilisé la recherche sur la carte de la connaissance des produits d'Ali, guide d'achat front-end, gestion de plate-forme, des questions et des réponses intelligentes, opérations et autres marques principales, les entreprises innovantes. L'un des plus application évidente se reflète dans la gestion de la plate-forme d'affaires électroniques Ali et le contrôle. Dans le passé, que par artificielle « inspection » de la marchandise affichée, et maintenant face à l'énorme quantité de produit libéré, le mode « patrouille » est évidemment pas réaliste. Selon l'introduction de la technologie officielle Ali,

« Connaissance de la cartographie Ali est comme un filtre, le maximum possible à l'aide de grandes données et l'intelligence artificielle pour empêcher les hommes d'affaires sans scrupules, des problèmes de produits écologiques dans Ali. Problèmes d'échecs rencontrés par les entreprises en temps réel, les variations et les attaques malveillantes, et bien d'autres défis, cartes de connaissances peuvent être conservés Ali interdiction de dix millions de niveau par jour, un milliard de niveau des activités de renseignement le numéro du montant total en spamming, la responsabilité délictuelle, le respect, faux, champ d'activité et bien d'autres scènes de confrontation totale avec les problèmes que le vendeur, échecs en temps réel ».

Selon Ali introduire la technologie, afin de maximiser la protection de la propriété intellectuelle, la protection des consommateurs, l'équipe Ali à la carte technologie du moteur d'inférence de connaissances sur la carte du savoir présente intelligent, auto-apprentissage, milliseconde réponse, interprété et autres exigences techniques plus.

Zhang Wei (surnom: les vignettes) Dr. Ali Baba Knowledge Mapping Chef d'équipe

L'introduction d'algorithmes d'apprentissage machine construite moteur d'inférence

Il est entendu que l'équipe de recherche Ali carte des connaissances a conçu un cadre pour la représentation des connaissances et le raisonnement. En outre: entités de carte de connaissances, relations, Cilin (synonymes, supérieur et inférieur mot), carte des connaissances verticale (cartes géographiques, cartes texture), l'apprentissage automatique des algorithmes modèle et donc ne viennent dans la description unifiée.

Selon différents scénarios dans le raisonnement: la position verticale et le raisonnement équivalent; inconsistance raisonnement; connaissance inférence découverte, concept ontologie d'inférence. Par exemple:

1. Le raisonnement supérieur et inférieur et équivalent. Quand récupérer la classe parente, supérieure et objets inférieurs par le rappel de classe poignée de raisonnement, tout en profitant du raisonnement d'équivalence (synonymes entité mot de variation, le même modèle de paragraphe, etc.), le rappel élargi. Par exemple, pour protéger les consommateurs, nous devons intercepter « l'origine d'une zone alimentaire de la contamination nucléaire », le moteur d'inférence se traduit par « trouver l'origine de la région, et l'élément de propriété et » Origine « sont synonymes, la valeur de la propriété est la nourriture de cette région entité bit , ainsi que la nourriture et la nourriture a frappé le même paragraphe ".

2. raisonnement Incohérence . Et le vendeur dans le processus d'échecs question, nous avons besoin de titre de produits d'information de base, les attributs, les images, la qualification des produits, vendeur de qualification de la marque, les matériaux, les composants, etc., ne contrôle de cohérence. Par exemple, le titre et l'attribut de la marque Nike ou le logo de la marque est Nake, comme indiqué à gauche est décrit ci-dessous un titre de produit, attribut, des informations sur une étiquette de marque est le même raisonnement est cohérent. Le droit à la marchandise de l'étiquette et les marques de produits incompatibles, le moteur d'inférence est jugé que les marchandises en question.

3. raisonnement Découverte Connaissance. Le but est d'assurer la cohérence du raisonnement certitude de l'information, par exemple, par inférence, nous pouvons garantir la cohérence des données couvrant la liste des ingrédients pour la nourriture correctement. Mais les consommateurs lisent rarement la liste des ingrédients de ces achats nombres complexes. Les consommateurs se soucient vraiment de la perception d'une solide connaissance sans sucre, sans sel. Afin d'améliorer l'expérience de magasinage des consommateurs, la découverte de la connaissance par le raisonnement données sous-jacentes et la liste des ingrédients standards de l'industrie nationale tels que:

• Sans sucre: Carbohydrate 0,5 g / 100 g (solides) ou 100 ml (liquide)

• Pas de sel: 5mg sodium / 100 g ou 100 ml

La liste des ingrédients peut être converti en données « sans sucre », « sans sel » et d'autres connaissances. Ce qui vraiment mis les données en une connaissance. Par la validation des tests AB, des connaissances similaires dans le guide d'achat front-end améliore considérablement l'expérience de magasinage des consommateurs.

Le moteur d'inférence derrière le cadre de la technologie

Tout d'abord, le moteur d'inférence pour analyser sémantique du langage naturel (analyse sémantique) est converti en une expression logique (forme logique). Incorporé analyseur sémantique utilise la logique symbolique et les réseaux de neurones effectuer: Après la syntaxe du langage naturel, l'analyse de la grammaire, NER, Entité liaison, est codé comme représenté distribué (distribué représentation), la phrase est en outre distribué représente une expression logique échappé style.

Dans une représentation distribuée à un processus d'expression logique, la première représentation de logique sous-jacente et les problèmes rencontrés mappage entre (la predicateA) opération. Nous comme une action prédicat, l'exécution symbolicoperation par la formation, semblable au programmeur de neurones dans l'utilisation des mécanismes d'attention sélectionner l'action appropriée qui est le plus susceptible d'opérations sous-jacentes dernier pour une expression logique possible basée sur l'analyse syntaxique de l'opération de jonction sous-jacente, puis les expressions logiques dans les enquêtes. Le processus est représenté schématiquement ci-dessous.

En second lieu, l'expression logique déclencherait la logique suivante et le raisonnement. Expression logique dans le processus de conception à suivre les principes suivants: l'expression logique plus proche du langage naturel humain, les machines et les gens en même temps facile à comprendre. Compétences pour répondre aux données cartographiques de connaissances, les exigences de la représentation des connaissances. Il devrait être facile à se développer, peut très facilement ajouter de nouvelles classes, des entités et des relations, peuvent prendre en charge plusieurs langues et systèmes logiques, tels que Datalog, OWL, etc., que ces langues et son module d'algorithme derrière connectable, peuvent être insérés à travers la fonction de traction, le moteur d'inférence est capable de décrire différents systèmes logiques.

Et plus bas que le raisonnement équivalent, par exemple: « l'origine de la nourriture chinoise. »

Expression logique décrit comme:

Vx: Alimentation (x) ( y: les synonymes (y, l'origine)) (x, ( z: comprenant une entité inférieure (Chine, z)))

Ensuite, trouver le même paragraphe:

t, x: ($ c: appartenant au produit (x, c) appartient au produit (t, c))

En outre, le moteur d'inférence est également à la base de connaissance complète automatiquement. La connaissance est basée sur l'intégration de l'achèvement faire. L'idée principale est d'information sur la structure de la base de connaissances pour se joindre à l'intégration, tenez compte des caractéristiques série Trans comprend également côté, points adjacents, chemins, description textuelle de l'entité (comme les détails), des images et d'autres caractéristiques, utilisées pour prédire de nouvelles relations et à l'achèvement.

Lei Feng réseau AI Technology Review Résumé: Ce qui précède est la connaissance de la cartographie Ali sur l'équipe et l'entreprise. L'équipe a mis en place trois ans, est devenu une énorme masse de cartes de connaissances et de données standards, ainsi qu'avec l'équipe Professeur Chen Huajun Université du Zhejiang mis en place une équipe conjointe de projet, la mise en place de pointe de traitement du langage naturel, la représentation des connaissances et des techniques de raisonnement. En PNL, le raisonnement sémantique et de la profondeur des technologies d'apprentissage, la connaissance des cartes équipe Ali sera dans un système technologique plus puissant pour protéger les intérêts des consommateurs.