Jadual Kandungan
Pembenaman graf pengetahuan model besar的应用
1.推荐系统
2.自然语言处理
3.信息检索
4.图谱分析
5.其他领域
知识图嵌入原理
1.知识图表示
2.负采样
3.TransE模型
Contoh
Rumah Peranti teknologi AI Pembenaman graf pengetahuan model besar

Pembenaman graf pengetahuan model besar

Jan 23, 2024 pm 07:45 PM
pembelajaran mesin

Pembenaman graf pengetahuan model besar

Pembenaman graf pengetahuan model besar是通过深度学习模型将知识图中的实体和关系表示为低维连续的空间,这样可以方便计算实体之间的相似性、关系的强度以及进行其他推理任务。知识图嵌入的目标是将知识图中的实体和关系映射到连续的支撑空间,以便更好地表示它们的特征。这种嵌入技术能够提供更有效的知识表示和处理方式,从而为知识图的应用提供更好的基础。

Pembenaman graf pengetahuan model besar的应用

Pembenaman graf pengetahuan model besar广泛应用于推荐、自然语言处理、信息检索和图谱分析等领域。

1.推荐系统

知识图嵌入被广泛应用于推荐系统,以提高推荐的准确性和个性化程度。通过将用户、物品和行为交互嵌入到空间中,推荐系统能更好地理解它们之间的关系。这种方法能够更好地吸引用户的兴趣并捕捉物品的特征,从而实现更加智能和精准的个性化推荐。知识图嵌入的优势在于能够将用户和物品的属性以及它们之间的关联关系转化为低维向量表示。这样,系统可以通过计算向量之间的相似度来推荐与用户兴趣相匹配的物品。通过利用知识图嵌入的技术,推荐系统能够更好地理解用户的需求,提高推荐效果,从而为用户提供更好的个性化体

2.自然语言处理

知识图嵌入在自然语言处理任务中的应用可以增强语言模型的语义理解能力。通过将实体和嵌入关系映射到支持空间,模型能够更好地理解文本中实体及其关系,从而提高实体识别、关系抽取以及问答系统等任务的效果。

3.信息检索

知识图嵌入在信息搜索领域得到了广泛的评估,它有助于系统更好地理解查询和文档之间的语义关联,从而提高搜索结果的相关性。通过将查询、文档和知识图像的实体嵌入到支持空间中,系统可以更好地简化它们之间的语义相似度,从而提高信息检索的效果。这种方法能够在搜索过程中更好地利用语义信息,从而提供更准确和有用的搜索结果。

4.图谱分析

在知识图谱分析方面,知识图嵌入对于系统进行知识推理和分析起着重要的作用。它能够揭示隐藏在图谱中的模式、规则和规律,识别实体之间的复杂关系,并支持路径推理、实体分类、链接预测等任务,从而提高知识图谱的质量和可用性。通过将实体和关系映射到低维空间中的向量表示,知识图嵌入可以捕捉到实体之间的语义关联,使得系统能够更好地理解和利用知识图谱中的信息。此外,知识图嵌入还可以用于发现实体之间的相似性和关联性,为推荐系统、搜索引擎等提供有力支持。综上所述,知识图嵌入在知

5.其他领域

除了在领域外的应用,知识图嵌入还在语义匹配、知识图谱补全、关系抽取、命名实体识别等任务中发挥了重要的作用。在医疗、金融、电商等行业中,它也被广泛应用,帮助企业和组织更好地利用大量的知识图谱数据,提高决策能力、优化流程和改善用户体验。

知识图嵌入原理

1.知识图表示

三元组可以表示为((h,r,t)),其中(h)为头实体,(r)为关系,(t)为尾实体。例如,((Tom Hanks,acted_in,Forrest Gump))表示汤姆·汉克斯参与了《阿甘正传》。

2.负采样

在训练知识图嵌入模型时,通常需要使用负采样,这可以帮助模型区分正例(真实三元组)和负例(伪造三元组)。通过对比这两类样本,模型可以学习到将它们正确分开的能力。

3.TransE模型

TransE是一种常用的知识图嵌入模型,其基本思想相当于实体和关系都映射到支持空间中。对于每个三元组((h,r,t)),TransE通过以下最小化公式进行训练:

[\sum_{(h,r,t)\in S}\sum_{(h',r,t>对于每个三元组((h,r,t))

TransE通过最小化以下公式进行训练:

[\sum_{(h,r,t)\in S}\sum_{(h',r,t')\in S'}[\gamma+d(h+r,t')-d(h,t)]_+]

其中,(S)是正例三元组集合,(S')是由(S)生成的负例三元组集合,(d)表示距离函数,通常使用(L1)范数或(L2)范数,[x]_+]表示取正数部分,(\gamma)是一个边界参数。

TransE mengandaikan bahawa penyelesaian gabungan entiti kepala dan perhubungan dalam triplet ditambah penyelesaian perhubungan itu adalah lebih kurang bersamaan dengan penyelesaian entiti ekor (iaitu (h+rapprox t)). Dengan mengoptimumkan fungsi kehilangan di atas, model belajar untuk memetakan perhubungan entiti ke dalam ruang yang disediakan dengan cara yang paling sesuai dengan andaian ini.

Contoh

Ambil graf pengetahuan mudah sebagai contoh, mengandungi entiti "Tom Hanks", "acted_in" dan entiti perhubungan "Forrest Gump". Kami menganggap bahawa entiti dan memetakan kepada ruang perkhidmatan dua dimensi.

1. Arahan permulaan: Andaikan bahawa sokongan "Tom Hanks" dinyatakan sebagai ([0.2,0.5]), sokongan "Forrest Gump" dinyatakan sebagai ([0.4,0.3]), dan sokongan " acted_in" dinyatakan sebagai ([0.1 ,0.6]).

2 Kira kerugian: Untuk contoh positif ((Tom Hanks, acted_in, Forrest Gump)), kami mengira jarak antara (h+r) dan (t). Jika jarak lebih besar daripada parameter terikat (gamma), kerugian dikira.

3. Amaran kemas kini: Berdasarkan kehilangan, kami mengemas kini amaran ("Tom Hanks"), ("Forrest Gump") dan ("acted_in") supaya mereka lebih memenuhi syarat (h+rapprox t) .

4 Latihan berulang: Ulang langkah di atas sehingga model bertumpu.

Melalui proses latihan ini, model belajar cara memetakan entiti dan hubungan ke ruang storan berdimensi rendah, yang memudahkan penaakulan dan analisis graf pengetahuan dalam ruang storan.

Atas ialah kandungan terperinci Pembenaman graf pengetahuan model besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Jun 01, 2024 am 10:58 AM

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

See all articles