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知识图谱最新权威综述论文解读:知识图谱应用部分

知识图谱在人工智能的许多领域都发挥了重要作用,综述论文的这一章引入多个最新的基于深度学习的知识驱动方法,主要包括的应用领域有自然语言理解,推荐系统和问答系统。 1 自然语言理解 知识感知的自然语言理解通过将结构化的知识注入一个统一的语义空间中来提高语言表示能力。最新的知识驱动方法将显式的事实知识和隐式的语言表示用于许多自然语言理解任务中。Chen等人[1] 提出了在两个知识图谱上的双图随机游走方法,这两个知识图谱是基于槽的语义知识图谱和基于词的词汇知识图谱,以考虑口语理解中的内部槽关系。Wang等人 [2] 利用加权的词-概念嵌入表示,以基于知识的概念化策略增强了短文本表示学习性能。Peng等人[3] 集成了外部知识库,以建立用于短社交文本中事件分类的异构信息图谱。 语言建模作为基本的NLP任务,需要预测给定的一段文本序列的下一个单词。传统语言建模没有利用文本语料库中经常观察到的实体信息来引入事实知识。如何将知识融入到语言表示中已引起越来越多的关注。知识图谱语言模型(KGLM)[4] 通过选择和复制实体来学习知识。ERNIE-Tsinghua [5] 通过结合预训练和随机maski...

SQL注入实战篇

今天要介绍的是SQL注入实验。SQL注入攻击的学习,我们更多的目的是为了学习攻击技术和防范策略,而不是刻意去攻击数据库。 首先我们先进入实验地址《SQL 注入》。 SQL注入是一种代码注入技术,过去常常用于攻击数据驱动性的应用,实质就是将恶意的SQL代码注入到特定字段用于实施拖库攻击等。SQL注入的成功必须借助应用程序的安全漏洞,例如用户输入没有经过正确地过滤(针对某些特定字符串)或者没有特别强调类型的时候,都容易造成异常地执行SQL语句。SQL注入是网站渗透中最常用的攻击技术,但是其实SQL注入可以用来攻击所有的SQL数据库。以Sql注入产生的直接原因是拼凑SQL,绝大多数程序员在做开发的时候并不会去关注SQL最终是怎么去运行的,更不会去关注SQL执行的安全性,正是有了这种懒惰的程序员SQL注入一直没有消失。这种漏洞不是不可以避免,只是程序员没有这种安全意识。 对于注入漏洞来说,可能现在很多人认为它已经过时,因为这种漏洞可以被参数化查询而杜绝。以前对这种漏洞的防御方式主要有三种: 字符串检测:限定内容只能由英文、数字等常规字符,如果检查到用户输入有特殊字符,直接拒绝。但缺点是,系统中...

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Rocky Linux

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