基于知识图谱推荐投稿期刊

谢谢邀请仅仅个人观点，供参考基于端到端技术的语音识别能力：“知音”引擎的语音识别速度提升3倍，错误率相对下降30%以上单就语音识别来看，根据最新的关于LSTM等论文显示，LSTM一般比DNN相对提升10%左右，端到端的能力，如 LSTM-CTC 架构，百度 早就开放了源代码，也就是说这个技术，一般语音公司都会实现，每家公司都会有自己的一套tricks，不过听说大多都是来源于Google的研究;错误率相对下降30%，这个不敢恭维，速度提升3倍，不知是怎么比较的，是FPGA与GPU对比吗？利用自然语言交互的语音纠错能力用户可以说把“张”改为立早“章”，这个一听就知道用户体验肯定做不上去，因为你需要把所有的badcase收集起来，并且把用户可能的纠错说话都覆盖到，这个可能吗？基于知识图谱技术的行业知识整合能力这个知识图谱，据我所知大部分基于RDF搞的，如百度的知心，搜狗的知立方，还有国外的WordNet, Freebase，NELL等，效果一直比较鸡肋。以前我知道一个部门搞知识图谱，可是最后因为没有找到适合的业务结合点，或是效果不好，很多靠人工，最后被砍掉了。基于多轮对话技术的复杂语义理解能力。语义理解，我一直悲观的认为，在100年以内，机器都没法像人一样理解人说的话那么容易，目前很多种技术的出现，都是解决某某特定领域，或特定场合的问题，根本解决不了随意说的那种！因为人与人对话的规律太难寻觅了，太难以用模型来精确模拟！搜狗搜索日均语音搜索次数增长超过4倍，搜狗手机输入法日均语音输入超过14亿次，目前是国内语音输入功能使用量最大的移动产品。搜狗方面还表示，在语音输入上的准确性上，与科大讯飞大致持平，但领先百度。这点仅仅听听而已吧

曾经是国内最火的两份杂志《知音》和《读者》，发行量曾经创下过纪录，但就其内容而言始终是娱乐、大众化的，受众主要为小市民阶层，文化层次不高的年轻人居多。这就决定了很难对社会精英阶层产生影响。《知音》、《读者》、还有上海的《故事会》曾经是纸媒体时代发行量最大的三份刊物。其影响力主要是社会的中下层，以娱乐为主。所以对社会进程而言，影响力不大，其作用不甚了了。

概念：是显示期刊知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述其资源，载体，挖掘，分析，构建，绘制和显示，表达出它们的相互关系。特点：形象化，数字化，时代化，结构化，简易化分类：1学术期刊：国家级，省级，核心，中心核心2科目：社会科学，哲学，经济学，法学，教育学，文学，历史学，自然科学，理学，工学，农学，医学

知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。《计算机科学》创刊于1974年1月，是由重庆西南信息有限公司（原科技部西南信息中心）主管、主办的学术期刊，是中国计算机学会（CCF）会刊。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。故知识图谱论文拟投栏目是《计算机科学》。