旅游知识图谱

人工智能 · 其他 案例ID: 129188
联系该工程师
微信扫码,建群沟通
作者: Yamada - 3年经验- 携程旅行

案例介绍

该项目主要搭建携程的旅游知识图谱,作为携程智能客服和携程产品录入检测的后台存储。项目主要针对非结构化数据采用Joint Model抽取三元组,将抽取出的三元组采用transR完成实体对齐,然后转换成graph格式存储在图数据库(Janusgraph),最后采用shacl推理完成shema一致性验证。

相似案例推荐

  • 发爬虫破解

    发爬虫破解

    针对不同反爬虫级别网站,做出具体scrapy部署,使用工具包

  • CPU OpenMP多核优化

    CPU OpenMP多核优化

    基于CPU多核架构优化程序性能,充分使用多核资源来减少耗时达

  • cache 优化

    cache 优化

    基于CPU Cache机制及原理优化程序性能,提高Cache

  • 药品知识图谱

    药品知识图谱

    通过中文的药品说明书,对其提取命名实体,定义其关系,构建知识

  • 姿态估计

    姿态估计

    阅读相关论文,并通过开源数据集,训练多个模型,验证模型准确度

  • 食堂菜品识别算法

    食堂菜品识别算法

    指定在指定场景下识别图片中的菜肴 通过对菜肴的多角度拍摄

发布任务

企业点击发布任务,工程师会在任务下报名,招聘专员也会在 1 小时内与您联系确认。

1小时精推人才

需求方专属客服,免费梳理匹配

需求方客服微信二维码
扫码加微信 · 客服人工对接
微信沟通 联系需求方端客服 看中这位工程师了?客服帮你 1 小时对接沟通 → ×