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《知识图谱概念与技术》读书笔记:概念图谱中的isA关系

读完可以回答以下问题:1.概念图谱构建的要素是什么?如何构建优质的概念图谱?2.概念图谱中isA关系的抽取方法有哪些?实际应用较多的方法有哪些?实际应用时抽取过程是怎样的?3.中文概念图谱的构建过程是怎样的?典型的中文概念图谱实例介绍1.概念图谱构建的要素是什么?如何构建优质的概念图谱?知识图谱的规模和质量是构建知识图谱的重要因素。概念图谱作为一种重要的知识图谱也是如此。如何构建大规模且高质量的概

#知识图谱#自然语言处理
(知识图谱补全)Meta Relational Learning元关系学习

The long-tail phenomena existin the relations of knowledge graphs. Meanwhile, the real-worldscenario of knowledge is dynamic, where unseen triples areusually acquired. The new scenario, called as meta

《知识图谱概念与技术》读书笔记:关系抽取

读完可以回答以下问题:1. 什么是关系抽取2.关系抽取的方法有哪些?3.常用的关系抽取的数据集有哪些?4.关系抽取的评估方法有哪些?5.常用的关系抽取的评估指标是什么?1.定义:关系抽取(Relation Extraction)就是抽取实体之间的关系实例,产生的结果是三元组<主体(Subject),谓词(Predicate),客体(Object)>。它是信息抽取的子任务之一,也是知识图

#知识图谱
知识图谱的综述总结

1.知识图谱概念基础概念基础2. 知识图谱(Knowledge Graph)之综述理解博主关于知识谱图的理解知识图谱构建从最原始的数据(包括结构化、半结构化、非结构化数据)出发,采用一系列自动或者半自动的技术手段,从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实,并将其存入知识库的数据层和模式层,这一过程包含:信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程,每一次更新迭代均包含这四个阶段。知识图谱主要有自

#知识图谱
使用Python进行数据分析常用的那些包包们

对数据进行分析,探索性计算时方便的库是提供编程效率的基石。Python有着庞大的库家族,这些库自身还不断改良,因此使用Python进行数据处理非常方便,高效。下面对科学计算相关的库做以介绍:1.NumpyNumpy(全称是Numerical Python)是Python科学计算的基础库,对数组的存储和计算都十分高效。也是许多科学计算库的基础库。它提供了以下优势:1)快速高效的多维数组n...

计算机类学术论文 28个常见出版社一般写法(参考文献用)

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#文档资料
知识图谱补全:Triple Classification(三元组分类)

6) Triple Classification: Triple classification is to determinewhether facts are correct in testing data, which is typicallyregarded as a binary classification problem. The decision ruleis based on th

#知识图谱
深度学习技巧之Early Stopping(早停法)

深度学习技巧之Early Stopping(早停法) | 数据学习者官方网站(Datalearner) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合:当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经

#深度学习#神经网络#机器学习
本体、语义网络和知识图谱的概念与区别

随着科技的不断发展,数据的不断累积,催生了新时期的知识工程。本体、语义网络和知识图谱都是近期不同的知识工程的载体,作为知识管理模型已经被广泛应用在人工智能及知识工程领域,在知识共享、知识推理和智能辅助策略等方面发挥着重要作用。1.关于1990-2000年代的本体介绍2.关于2000-2006年语义Web介绍3.关于知识图谱的介绍一张图了解本体,语义网络和知识图谱​​​​​...

#自然语言处理#机器学习#深度学习 +1
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