人工智能技术与咨询

日前，科技部等六部门发文，着力打造若干重大场景，拓展人工智能应用，高水平科研活动是其中之一。如今，我国人工智能技术快速发展。

知识图谱本质上是基于语义网络（semantic network）的知识库，旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系。

继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据时代的来临，使得领域和行业边界愈加模糊，应用创新超越技术本身，生产模式向服务化转变。

大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用大数据安全等)。

相互关联是大数据时代的鲜明特征。激增且日益复杂的海量数据正通过各种方式对企业发展产生重要影响。如何正确理解和解读数据，发掘其内在价值，从而推动企业的智能决策备受关注。

主要内容包括 如何将文本处理为Tensorflow LSTM的输入 如何定义LSTM 用训练好的LSTM进行文本分类 代码 导入相关库 #coding=utf-8 import tensorfl

决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，主要讨论分类的决策树。 在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合。

基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答等

我们构建知识图谱的目的，在于利用知识图谱来做一些事情。有效利用知识图谱，就是要考虑知识图谱的具备的能力，知识图谱具有哪些能力呢，首先我们知道知识图谱包含了海量的数据，是一个超级知识库。