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本体、知识库、知识图谱之间的关系

这里引用漆桂林老师的解释:从抽象层面看,本体最抽象,其次是知识库,最后才是知识图谱。举个例子,如果我们要做图书领域的知识库或者知识图谱,首先要对图书进行分类,这个分类就是本体,比如说,图书分为计算机类和电子类,计算机类有分为网络、人工智能;有了这个分类后,我们就可以把图书都分到每个类别,比如说《Zero to One》是一本进口原版书,然后这本书有各种属性-属性值,比如说书的作者是Peter T.

#知识图谱
VARIATIONAL AUTOENCODER FOR SPEECH ENHANCEMENT WITH A NOISE-AWARE ENCODER

文章目录0. 摘要1. Introduction0. 摘要当前有许多噪声适应技术用于对语音增强的深度学习模型进行微调,从而适应噪声环境不匹配的问题。然而,对新环境的适应可能导致对之前学习环境的灾难性遗忘。本文提出了一种基于正则化的增量学习语音增强策略(regularization-based incremental learning SE, SERIL),在不使用额外存储的情况下补充了现有的噪声适

#深度学习
pytorch框架学习(19)——GPU使用

文章目录1. CPU 与 GPU2. GPU in Pytorch1. CPU 与 GPU2. GPU in Pytorchto函数:转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)module.to(*args, **kwargs)区别:张量不执行inplace,模型执行inplace使用示例如下:torch.cuda常用方法:to...

#深度学习#pytorch
Latex排版技巧:上下方可输入文字的箭头

Latex排版技巧:上下方可输入文字的箭头宏包amsmath 提供了两个可以伸长的单箭头符号\xleftarrow[下方公式]{上方公式}和\xrightarrow[下方公式]{上方公式}示例如下:$A \xleftarrow{n=0} B \xrightarrow[T]{n>0} C$其执行结果为A←n=0B→Tn>0CA \xleftarrow{n=0} B \x...

python3 中怎么把类似这样的'\xe5\xae\x9d\xe9\xb8\xa1\xe5\xb8\x82'转换成汉字输出

在python3中可以使用str(s, 'utf8')的形式输出汉字,亲测有效。

#python
知识图谱学习笔记(九)——知识图谱的存储与检索

知识图谱的存储与检索1. 概述知识图谱中的知识表示:知识图谱中的知识是通过RDF的结构进行表示的,其基本构成单元是事实,每个事实被表示为一个形如<subject, predicate, object>(<主体, 谓词, 客体>)的三元组。其中:subject:其取值通常是实体、事实或者概念中的任何一个。predicate:取值通常是关系或者属性。object:...

#知识图谱#自然语言处理
pytorch框架学习(13)——可视化工具TensorBoard

文章目录1. TensorBoard简介1. TensorBoard简介TensorBoard:TensorFlow中强大的可视化工具支持标量、图像、文本、音频、视频和Embedding等多种数据可视化运行机制tensorboard --logdir=./runs作业熟悉TensorBoard的运行机制,安装TensorBoard,并绘制曲线 y = 2*ximport ...

#pytorch
Python金融大数据挖掘与分析笔记(一)——正则表达式基础

正则表达式基础findall() 函数首先通过以下实例演示正则表达式的用法:import recontent = "Today is January 12, 2020"result = re.findall('\d\d\d\d', content)print(result)输出结果是resultfindall() 函数的功能是在原始文本中寻找所有符合匹配规则的文本内容,其使用格...

#python#数据挖掘#正则表达式
到底了