导读：本文主要介绍在美团业务中智能问答技术的相关落地与实践。通常问答系统需 要提前构建好问答对知识库，这种方式对高频问题能处理的很好，但难以解决开放性 问题。在日常生活服务中，如"去哪玩"、"住哪家酒店"等，在行前通常需要对景点、 酒店等目的地做详细咨询再决策，智能问答是一种非常友好的方式来帮助用户获取信 息。但针对不同的景点、酒店等用户问的问题通常不同，是开放性的，且信息往往是 动态分布在商户页面详情、政策、用户评论、社区问答等各类数据中。这需要提供一 套智能"问题解决"能力，实时从各类信息中找出准确的信息来回答用户问题，辅助用 户决策。本文在简单介绍完智能问答技术框架之后，着重介绍 Doc

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导读：目前百度事件图谱已构建了千万级规模的事件图谱，在收录时效上达到分钟级。 事件图谱技术已应用到搜索、信息流等百度内部的产品中，相关能力也对外输出到媒 体等多个行业。另外，事件图谱的前沿推理技术在金融领域的探索也初步取得成果， 并已形成一个金融事件归因和预测的推理平台。本文将为大家详细介绍百度的事件图 谱技术与应用，主要内容包括：  事件图谱概述  事件图谱技术  事件图谱应用  总结与展望

01 事件图谱概述

1. 知识图谱

知识图谱构建的目的，其实是为了把世界上纷繁复杂的、各种各样的客观事实通过图 谱的方式组织起来，让机器能够通过这个图谱更好地实现理解、抽取、推理等任务， 从而

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导读：在互联网新零售的大背景下，商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提 供了对于商品相关内容的立体化、智能化、常识化的理解，对上层业务的落地起到了 至关重要的作用。相比于美团大脑中围绕商户的知识图谱而言，在新零售背景下的商 品知识图谱需要应对更加分散、复杂的数据和业务场景，而这些不同的业务对于底层 知识图谱都提出了各自不同的需求和挑战。美团作为互联网行业中新零售的新势力， 业务上已覆盖了包括外卖、商超、生鲜、药品等在内的多个新零售领域，技术上在相 关的知识图谱方面进行了深入探索。本文将对美团新零售背景下零售商品知识图谱的 构建和应用进行介绍。

01 商品图谱背景

1. 美团大脑

近年来，人

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