知识图谱补全和表示学习
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案例介绍
构建 IP 知识图谱，完善以 IP 为中心的知识图谱补全，学习图谱表示用于长/短视频推荐及可解释性，视频标签分类等业务。
开发 BERT+CNN+CRF命名体识别模型，关系抽取模型，以及本体分类，图谱融合和实体链接等工作;
基于TransR和KG-BERT构建图谱表示模型，实体表示助力于视频推荐业务
开发 BERT+CNN+CRF命名体识别模型，关系抽取模型，以及本体分类，图谱融合和实体链接等工作;
基于TransR和KG-BERT构建图谱表示模型，实体表示助力于视频推荐业务
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构建 IP 知识图谱，完善以 IP 为中心的知识图谱补全，学习图谱表示用于长/短视频推荐及可解释性，视频标签分类等业务。
开发 BERT+CNN+CRF命名体识别模型，关系抽取模型，以及本体分类，图谱融合和实体链接等工作;
基于TransR和KG-BERT构建图谱表示模型，实体表示助力于视频推荐业务
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