天上虹-长期招聘-日语翻译实习

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:深圳市

  • 招聘性质:实习(优秀者可转全职)

  • 薪资待遇:面谈

 

岗位职责:

处理翻译稿件,以及完成经理安排的其他工作

(包括但不限于人才招聘、信息搜集、数据分析、撰写稿件、撰写方案、协助提高项目质量等)

 

岗位福利:

1. 入职即签订正式劳动合同;

2. 五险一金:养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险、住房公积金;

3. 福利待遇:入职可提供住宿、弹性工作、健康下午茶、定期团队建设、生日福利、节日礼品;

4. 带薪休假:法定节假日、年休假。
 

培训机会:

有上岗培训、内部交流、外部培训等,不定期举办学习软件技能的培训,会涉及翻译行业的常用软件;

 

试用和发展前景:

试用期3个月,优秀者可提前转正;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 欢迎日语专业应届生,日语一级,英语四级;

可熟练读写日语测试文档,能从事日语文档翻译工作(英语基础扎实者加分);

2. 有很强的质量意识,能严格遵照测试流程规范,工作细致认真、积极负责;

3. 具备良好的团队合作精神和沟通能力、善于总结;

4. 优先考虑熟练使用各种常用办公软件、计算机辅助翻译工具的同学。

 

办公地址:
       天上虹的办公地点位于深圳市坪山中心区的核心地段:中天美景大厦。15米高殿堂级总部大堂、空中花园式生态办公,环境优美、景色开阔。

       更拥有多层次交错的交通网络,40分钟直达市中心:一高铁坐落于坪山高铁站;三地铁线14号、16号、19号即将开通;两横三纵的高速网络包括沈海高速、南坪快速、东部过境高速、坪盐通道、外环高速;城市候机楼大巴接驳宝安国际机场,仅需65分钟。

 

联系方式:

如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

天上虹-长期招聘-英语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:英语专业过TEM-8,有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

联系方式:

如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-日语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:日语专业过专业八级、非日语专业达到N1水平,有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

联系方式:

如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-法语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:法语专业过四六级、非法语专业过公共四级、或有同等语言能力的相关证书,有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-德语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:德语专业过专业八级、非德语专业过四六级、或有同等语言能力的相关证书,持有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-西班牙语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:西语专业过专业四级、八级,非西语专业过DELE或有同等语言能力的相关证书,持有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-俄语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:俄语专业过四六级,非俄语专业有同等语言能力的相关证书,持有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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如有意尝试,请将最新的完整简历发至邮箱:hr@cje-trans.com

注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-阿拉伯语译审

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:阿语专业过四级,非阿语专业有同等语言能力的相关证书,持有CATTI三级及以上证书更佳;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-欧洲其他语种译审(意大利语、葡萄牙语、丹麦语、瑞典语、芬兰语等)

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:语言表达和运用自如、有同等语言能力的相关证书,有语言项目经验者优先、英语基础扎实者优先;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

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注:如有专长领域请特别注明。

天上虹-长期招聘-东南亚、南亚相关语种译审(越南语、缅甸语、泰语、印度语、爪哇语等)

 

  • 招聘时效性:长期

  • 招聘地区:不限

  • 招聘性质:兼职(优秀者可转全职)

 

岗位职责:

参加项目培训、熟悉项目特点、按时按量处理翻译稿件、接收客户反馈并做出改正及质量提升;碰到任何问题及时沟通和解决,负责任地配合项目经理进行工作。

 

福利保障和发展前景:

确定入职即签订正规劳动合同,按时发放每月工资;

在综合考虑员工各方面特长及尊重员工发展意愿的前提下,公司可提供转岗机会。

 

岗位需求:

1. 学历及专业:本科以上学历、专业不限;

2. 语言能力:相关语种的权威语言证书,或同等语言能力证明;

3. 软件能力:熟练常用的办公软件,会TRADOS/MEMOQ等计算机辅助翻译软件者优先考虑;

4. 翻译领域:专利、法律、金融、机械、科技、电子、能源、矿产、生物、医药、化工、营销、电商、培训、娱乐、教育、出版、证件、资质文件等。

 

联系方式:

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CJET・長期・日本語母国語翻訳者・校正者

 

  • 応募期限:長期

  • 勤務地:制限なし

  • 契約形態:兼業(優秀な方は正社員になる可能性あり)
  • 給与待遇:面談/未定

 

仕事内容:

1. プロジェクトの特徴を把握しお客様の要求を満たす、原稿を翻訳、校閲、プロジェクトの品質向上をサポート;

2. お客様のご意見を受け、翻訳者と打ち合わせし疑問を解決、必要な時は講師として翻訳者に対して研修を行う;

3. 常に連絡が取れる状態、責任感が強くマネージャーが与えた仕事に取り組む。

 

応募資格:

1. 母国語は必ず日本語であり、日本の文化を熟知している(日本語教育を長年受けていて、日本で長年生活している方も応募可能です);

2. 必ず中国語または英語が出来る、読み書き可能、中英両方の言語を把握している方優先;

3. 特定の専攻や領域に詳しい、または大型翻訳プロジェクト経験者優先;

4. 言語サービス経験三年以上の方優先。

 

連絡先:

もし興味がございましたら、最新の履歴書をこちらのアドレスへご送付ください:hr@cje-trans.com。


勤務先住所:

天上虹の拠点は深圳市坪山中心区の中心市街地:中天美景大厦にございます。15mの宮殿のような本部エントランス、空中庭園式のグリーンオフィス、環境も美しく、景色も広々としております。交通手段も多種多様であり、40分で市の中心へ到着、新幹線で坪山駅から移動することも可能;三本の地下鉄14号、16号、19号は近日開通予定;沈海高速、南坪高速、東には過境高速、坪塩高速、外環高速と横に二本縦に三本の高速道路が通っております;空港行きリムジンバスは宝安国際空港へ直通、たった65分で到着します。

Native English Translators and Proofreaders

 

  • Application deadline: Long-term

  • Working place: mainly working from home

  • Contract terms: Part-time (may be transferred to regular position if the candidate is excellent enough)

  • Remuneration package: Subject to face-to-face negotiation/TBD

 

Job Descriptions:

1. Be familiar with project characteristics and client requirements, translate and proofread scripts, and assist in improving the delivery quality;

2. Receive feedback from clients, communicate with translators in a timely manner and resolve related queries, and act as an instructor to train translators when necessary;

3. Be accessible and cooperate responsibly with the manager for other assigned tasks.

 

Job Requirements:

1. Native English speaker familiar with the culture of English-speaking countries (those receiving long-term education in English or having years of living experience in English-speaking countries are acceptable as well);

2. Proficient in Chinese or Japanese with relatively satisfactory listening, speaking, reading and writing skills. Candidates mastering both Chinese and Japanese are preferred;

3. Candidates with outstanding professional or academic background, areas of strength, and experience in large-scale translation projects are preferred;

4. Candidates having been working in the language service industry for three years and above are preferred.

 

Contact Information:

If you would like to give it a try, you can send the most updated resume with full details to hr@cje-trans.com. Your personal info will be well kept and your profile will be saved in our database.

 

Office address:

CJET’s office is located at Zhong Tian Mayfair Building in the core area of Pingshan District, Shenzhen. The office enjoys a pretty environment and open view with 15m high lobby and sky garden type ecological office spaces. A multi-level intertwining traffic network can be utilized with direct access to the downtown area in 40 minutes, with one high speed railway station (Pingshan Station) and three metro lines (Metro Line Nos. 14, 16 and 18 (under construction)) surrounding. Connected by an expressway network featuring “Two Horizontals and Three Verticals” (Shenyang-Haikou Expressway, Nanhai-Pingshan Expressway, Eastern Transit Expressway, Pingshan-Yantian Expressway, and Outer Ring Expressway), driving is more than convenient. The shuttle bus is also available at the Urban Terminal, which is right next to the office, to Bao’an International Airport in just 65 minutes.

如何看待知识图谱技术的发展趋势?(一)

发表时间: 2021-02-19 18:40:50

来源: 技术前沿

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随着技术的进步,各行各业都因为技术的引入而发生着翻天覆地的变化。拒绝技术,从来只是逆流,而无法成为主流。天上虹的技术前沿栏目从和翻译相关的技术演变开始娓娓道来。我们只有了解,才能进一步深入学习并重点掌握。一起加油吧!

如何看待知识图谱技术的发展趋势?(一)


随着技术的进步,各行各业都因为技术的引入而发生着翻天覆地的变化。拒绝技术,从来只是逆流,而无法成为主流。天上虹翻译的技术前沿栏目从和翻译相关的技术演变开始娓娓道来,无论是热议中的技术话题,还是发展迅速、应用成熟的现有技术,只有了解,才能进一步深入学习并重点掌握。让我们一起走进技术的窗口,洞中窥豹,为自己所用吧!


对比 2020 和 2019 年 Gartner 发布的人工智能领域的技术“成熟度曲线”(Hype Cycle),在短短 1 年时间,知识图谱的成熟度由创新触发阶段一跃达到预期膨胀高峰阶段且非常接近最高点。知识图谱逐渐成为人工智能应用的强大助力。



曲线表示,知识图谱的发展还需要 5 - 10 年时间才能到达成熟的阶段,知识图谱依然有很大的发展空间。


2020 年,利用自然语言处理、机器学习等技术从多源异构的数据资源中自动构建知识图谱的技术取得长足进展。


主要涉及到两种方法:一种是 基于语言规则的方法,另一种是 基于统计分析的机器学习方法。自动构建的过程中,如果数据是结构化的(例如图表数据 ),已知属性名称、属性间的层次结构等,构建知识图谱相对较为容易。


如果缺乏以上信息,则只能通过文本信息等非结构化数据中提炼知识构建知识图谱,技术上将面临很多挑战。


下面,我们从知识抽取、知识融合、知识推理这三方面来说明。


一、知识抽取


2020 年以来,更多知识抽取的研究工作被用来支撑更加复杂的应用场景。多学科多领域交叉研究成为一个新的特点。小样本学习在业界逐渐为人所关注。整体来看呈现以下趋势:


1)多模态(Multimodal)

 [1, 2, 3] 多模态并非 2020 年提出的新概念,但是 2020 年对于多模态的研究热度较往年相比提升了很多。


目前 NLP 领域多模态研究主要集中在跨语言和视觉的模态研究上,且多模态知识图谱 [4] 也逐步成为一个新的趋势。 多模态研究包括多模态信息对齐 [5],多模态文本生成,多模态推理,多模态表示,基于语言的视觉导航等。


多模态研究的基础是模态融合和语义对齐,现在有很多工作研究从图片或文本中提取出结构化的知识,进行语义对齐。


目前多模态的相关研究还处于起步阶段,什么场景使用以及如何使用还需要进一步探索[6]。


2)任务复杂化(Task complexity)


2020 年以来,知识抽取任务更贴合实际应用场景,复杂化的知识抽取任务向我们提出了新的挑战。


关系抽取任务已不满足于抽取封闭的三元组关系,而更贴合实际情况,出现了很多复杂关系和开放关系的抽取任务。例如,2020 LIC 比赛中关系抽取赛题相比 2019 年增加了复杂关系抽取;部分关系抽取工作从句子级别向篇章级别和多文本抽取过渡;很多研究开始探索如何利用深度学习模型自动发现实体间的新型关系,实现开放关系抽取等 [7]。


对于常规的信息抽取任务,已经逐步往语义理解上转变,并基于此衍生出很多阅读理解和知识推理的任务 [8, 9]。


在实体融合和指代消解等任务上的研究,场景也更为复杂,逐步向深层次语义理解和知识推理演变。


3)零次学习(zero-shot learning)和小样本学习(few-shot learning)


Zero-shot 和 few-shot 一直是知识抽取研究的难点,2020 年对于 zero-shot 和 few-shot 有了更多深入的研究,包括利用集成学习、多任务学习、预训练模型、知识表示等方法结合深度学习模型进行的相关探索。


预训练模型的发展使得很多知识抽取工作的瓶颈下降,但是相对来说,领域迁移和冷启动问题还是目前的难点。 近几年出现了很多结合知识图谱进行知识表征,添加多模态信息,结合多领域进行多任务学习等融合多源知识的相关方法和研究,并取得了一定进展 [10]。


除此之外,多学科多领域交叉也是 NLP 和知识图谱领域在 2020 年比较大的特点。例如知识表示,包括文本表示、图表示、多模态表示之间的交叉和结合研究 [11]。


同时在知识抽取的多种任务中,都有多领域多学科结合相互指导优化的发展趋势,不同任务,不同学科之间的边界变得越来越模糊 [12, 13]。


总的来说,2020 年是知识抽取研究飞速发展的一年,科学研究者们已经不满足于一些简单的知识抽取任务的实现,开始探索更贴合实际的应用场景。对于任务的探索边界也越来越不明显,并出现了很多结合多源异构信息的相关探索。除此之外,多模态和知识图谱表征仍然有很大发展空间。


二、知识融合


知识融合方面一直以来都面临两个重要的技术挑战,一是数据规模的挑战,数据量大,种类多样性,存储位置不同、结构不同;另一个是数据质量的挑战,数据命名模糊,格式不同,数据缺失,噪音问题严重。


这两个问题无论是以前,还是2020年度,一直都是知识融合方面面临的严峻挑战。


数据规模方面,行业算力的不断提升使实用系统可以有效处理更大规模的图谱数据。在多个知识图谱联合使用的知识融合方面,本年度 ACM SIGKDD 提出了 KGSF [14],通过互信息最大化,对齐不同图谱中的语义空间,实现多知识图谱的语义融合。这种方法使用多个知识图谱打通了不同类型信息的语义鸿沟,在会话推荐系统的任务上起到了很好效果,也为融入多个外部的知识图谱提供了一条可行之路。


数据质量方面,在处理不同知识图谱对齐问题中,本年度提出了一种不同知识图谱中语义相似的实体进行关联时的噪音问题的解决方法[15]。在现有方法大多都是面向干净数据的前提下,带有噪音检测和基于噪音感知的实体融合方法探索出了一种鲁棒的实体对齐方式,鲁棒性的跨语言实体对齐模型,通过图神经网络建模知识图谱中的实体对,得到噪音感知的实体对齐模块,利用生成对抗网络来生成噪音实体对并训练一个噪音判别器,识别出干净的实体对。


三、知识推理


知识推理方面,多种新颖观点在顶级会议上被提出,例如:图谱推理在图像视频描述生成领域的应用 [16],以及垂直领域的推理任务等。


在常识问答方面,可以基于图的上下文表示学习和基于图的推理方法 [17],利用不同结构的知识源进行常识问答。不针对于具体领域和具体任务,本年度还提出了一个 RNNLogic 的概率方法 [18],该方法包括一个使用递归神经网络生成逻辑规则的规则生成器,和一个带有逻辑规则的推理预测器,并使用基于 EM 算法的优化,从学习逻辑规则的角度给出了一个知识图谱推理的有效方案。


另外也有基于知识图谱的向量嵌入技术,完全基于向量操作进行推理演算[19];基于 Neural Logic Programming 框架[20],在数值推理问题方面也向前迈进了一步。


1)图机器学习


图机器学习领域目前刚刚到达图论和机器学习的交叉点。包括图上深度学习的启发式应用到图模型范围等问题都在进行广泛和深入的研究。


同时,知识图谱与机器学习相结合的研究也逐渐增多,相关研究成果在顶级会议上的提交率有所增长:


第一,在图嵌入方向,学者提出了一种新的 KGE 框架自动实体类型表示(AutoETER)[21],通过将每个关系看作是两个实体类型之间的转换(translation)操作来学习每个实体的潜在类型嵌入,并利用关系感知映射机制来学习每个实体的潜在类型嵌入;


第二,知识推理方向,学者提出了一种新的框架,用于嵌入学习和跨多个特定语言的 KG 进行集成知识迁移。 该框架将所有 KG 嵌入到一个共享的嵌入空间中,在那里基于自学习捕获实体之间的关联。然后,进行集成推理,合并来自多个特定语言 KG 嵌入的预测结果;


第三,知识图谱与推荐系统结合方向,学者首先算出图中各类型节点的嵌入,结合注意力机制,利用邻居节点为中心节点提供更丰富的信息,然后利用传统的“头结点 + 关系 = 目标节点”的方法训练最终的图嵌入表示,最后接入下游的推荐系统模型。 此外,图神经网络 GNN 被广泛应用于图机器学习。前沿的关于图机器学习的研究对 GNN 有更扎实的理论理解。


2)图数据库


2020 年以来,为了满足强关联和网络型数据的存储、查询和大规模图分析的性能需求,图数据库在其底层数据结构的设计上也尽量贴合关系数据的搜索模式,减少磁盘的 I/O 操作时间 [22]。传统关系型数据库的 B+ 树数据结构在数据检索和随机数据读取上有优秀的性能,而对于关系数据的遍历则显得相形见绌了。


分布式图数据库在对图分割上有以点分割和以边分割2种方案。在 2020 年越来越多的新型分布式图数据库会选择以边分割的方案,甚至是把图节点的属性和边同样对待,统称为谓词 [23]。相同的谓词会存在同一台或几台机器上。这样很多查询,特别是多跳查询可以集中在少量的机器上完成,大大减少数据传输带来的网络开销。新型的分布式图数据库在百亿数据量的规模下, 单点的多跳查询能做到毫秒级返回。


从以上知识抽取、知识融合、知识推理三点的总结可以看出,知识图谱逐渐成为人工智能应用的强大助力这一说,并非毫无道理。下一篇推送中,天上虹翻译将继续和您一起关注知识图谱的具体应用,敬请期待!


Sources:

[1] N. S. J. T. Joyce Chai, "ACL2020: General Conference Statistics," 04 06 2020.

[2] 车万翔, "ACL 2010-2020 研究趋势总结," 27 05 2020.

[3] D. Machin, Introduction to multimodal analysis, Bloomsbury, 2008.

[4] D. F. I. A. Amar Viswanathan Kannan, "ACM," 10 2020.

[5] X. Z. T. Wei, "In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition," Multi-Modality Cross Attention Network for Image and Sentence Matching, 2020, pp. 10941-10950.

[6] Z. Y. X. H. L. D. Chao Zhang, "Multimodel Intelligence: Representation Learning, Information Fusion, and Applications," 2020, pp. 478 - 493.

[7] C. Z. Y. X. L. W. P. S. Y. Huming Hu, 7. SelfORE: Self-supervised Relational Feature Learning for Open Relation Extraction, 2020.

[8] K. L. D. R. S. S. M. G. Nitish Gupta, Neural Module Networks for Reasoning over Text, 2019.

[9] C. L. A. W. Y. D. Z. D. S. Q. V. L. Xinyun Chen, Neural Symbolic Reader: Scalable Integration of Distributed and Symbolic Representations for Reading Comprehension, 2019.

[10] V. W. Z. H. Y. C. M. Wei Wang, "A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications," 2019.

[11] V. W. Z. H. Y. C. M. Wei Wang, "A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications," 2019.

[12] Z. W. Y. C. P. L. H. S. J. Z. Q. Z. X. H. Ruize Wang, Keep it Consistent: Topic-Aware Visual Storytelling via Multi-Agent Communication, 2020.

[13] C. P. H. C. Y. D. Zehui Dai, A Multi-Task Incremental Learning Framework with Category Name Embedding for Aspect-Category Sentiment Analysis, 2020.

[14] W. X. Z. S. B. Y. Z. J.-R. W. J. Y. Kun Zhou, Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion, 2020.

[15] L. Y. G. Y. X. Z. Shichao Pei, "REA: Robust Cross-lingual Entity Alignment Between Knowledge Graphs," 2020.

[16] W. X. ,. Z. X. ,. e. a. Hou J, "Joint Commonsense and Relation Reasoning for Image and Video Captioning[J]" 

[17] G. D. ,. X. J. ,. e. a. Lv S

[18] J. C. L.-P. X. Y. B. J. T. Meng Qu, "RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs," 2020.

[19] H. W. ,. L. J. Ren H, Query2box: Reasoning over Knowledge Graphs in Vector Space using Box Embeddings[J], 2020.

[20] D. S. C. D. J. Z. K. Po-Wei Wang, Differentiable learning of numerical rules in knowledge graphs, 2020.

[21] Dgraph, "Minimizing network calls explained," 07 2020.

[22] M. C. C. F. A. U. Y. S. C. Z. Xuelu Chen, Multilingual Knowledge Graph Completion via Ensemble Knowledge Transfer in EMNLP, 2020.

[23] B. L. Y. Z. S. P. J. L. Guanglin Niu, AutoETER: Automated Entity Type Representation for Knowledge Graph Embedding in EMNLP, 2020.

如何看待知识图谱技术的发展趋势?(一)
随着技术的进步,各行各业都因为技术的引入而发生着翻天覆地的变化。拒绝技术,从来只是逆流,而无法成为主流。天上虹的技术前沿栏目从和翻译相关的技术演变开始娓娓道来。我们只有了解,才能进一步深入学习并重点掌握。一起加油吧!
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