人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一种通过计算机模拟人类智能的技术,其应用范围越来越广泛。知识图谱(Knowledge Graph,KG)则是人工智能技术中的重要组成部分,它是一种结构化的、语义化的知识表示方式,能够帮助计算机理解和处理人类语言。 知识图谱的定义 知识图谱是一种将实体、关系和属性等知识以图形化的形式表示...
一是现阶段的知识图谱构建本身与自然语言处理关联性非常强,而用机器学习来解决自然语言处理问题也是现阶段非常重要的方式,所以用机器学习的方式来构建知识图谱也成为了主流。 二是机器学习算法模型和其所需要的硬件设备在近些年逐渐发展成熟,同时AlphaGo的明星效应使得机器学习迎...
随着人工智能和大数据技术的发展,知识图谱在自然语言处理、机器学习等领域得到了广泛应用。例如,知识图谱在提升搜索引擎的智能化、优化推荐系统的准确性等方面发挥了重要作用。此外,随着技术的不断进步,知识图谱的构建和应用也在不断地演变和优化,包括利用深度学习技术进行知识提取和图谱构建,以及在更多领域的应用拓展。 ...
这个问题一般有三种解法,一是人为手工打标,通过人为经验给样本打标,该方式费时费力,一般不会采取除非资源足够;二是通过制定规则(策略)识别出黑样本或可疑样本后进行打标;三是通过机器学习模型得到可疑样本,并将阈值大于x(如0.6)的样本默认打标再输入到知识图谱中进行社团划分。 第三种解法即为本文中机器学习与知识图谱...
知识图谱使可解释人工智能成为可能。在人工智能发展的任何阶段,我们都需要事物的可解释性,现在的深度学习也常因为缺少可解释性受人诟病。而知识图谱中包含的概念、属性、关系是天然可拿来做解释的。 通过知识图谱等先验的知识去赋能机器学习,来降低机器学习...
深度学习与机器学习发展史 发展史 一、什么是机器学习? 机器学习:抵达AI目标的一条路径 大体来讲,机器学习就是用算法真正解析数据,不断学习,然后对世界中发生的事做出判断和预测。此时,研究人员不会亲手编写软件、确定特殊指令集、然后让程序完成特殊任务,相反,研究人员会用大量数据和算法“训练”机器,让机器学会如...
机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的”洞察力“(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些”洞察力“(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题。 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric。对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的。
CMES本期精选文章“A Survey of Knowledge Graph Construction Using Machine Learning”(基于机器学习的知识图谱构建综述)。 原文链接:techscience.com/CMES/v1 文章详情 1. 前言 知识图谱(Knowledge graph, KG)是一个专门的语义网络,它将现实世界实体之间的复杂关系封装在一个结构化的框架内。该框架促进了信息...
Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记:SVM(4)——sklearn实现 python机器学习笔记:EM算法 Python机器学习笔记:使用scikit-learn工具进行PCA降维 Python机器学习笔记:主成分分析(PCA)算法 Python机器学习笔记:线性判别分析(LDA)算法 Python机器学习笔记:K-Means算法,DBSCAN算法 ...
实体识别 实体消歧前,往往会通过实体识别的方法来获得实体。实体识别的方法很多,从经典的机器学习CRF,到深度学习BERT_BiLSTM_CRF等,这里就不一一叙述了。 下面看一些实体识别得到的时间相关实体:最近7天、最近1周、最近一个星期、近1个星期 等。可以发现,这些时间都是"最近一周"的意思。