我之前提过Data Fabric中的“洞察力”(insight)可以看作是对其的一个凹痕。而发现这种“洞察力”是什么的自动过程,就是机器学习。 但这种fabric是什么呢?是由知识图谱构成的对象。就像在爱因斯坦的相对论中,时空的连续体(或离散体?)构成了fabric,而在这里,当你创建一个知识图谱时,fabric就形成了。 为了构建知识图...
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来了井喷式发展期。这是否意味着机器学习即将...
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...
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...
1. 机器学习是辅助知识图谱构建的工具之一,但不是全部。 从知识图谱的发展历史来看,知识图谱最早可以追溯到语义网络(Semantic Network),语义网络是早期符号主义学者提出的知识表示方式中的一种,而后经历了与本体论、万维网等理论的融合与延伸,由谷歌在2012年提出来,而那时机...
一个经典的实例是张铭教授团队最近完成的北京市科委项目,基于知识图谱的可解释的推荐系统。通过引入知识图谱知识,构造一个包含用户、商品交互关系的语义丰富的异构信息网络,并在此基础上进行有效可解释的表征,实现可解释的机器学习算法,具体应用到推荐系统里面,使得个性化推...
关系识别:根据实体之间的上下文信息,识别实体之间的关系。可以使用规则引擎、统计模型、机器学习模型等方法。 关系抽取的数学模型公式主要包括以下几个: 实体对: 关系: 关系抽取: 其中, 表示第 个实体, 表示第 个实体, 2.3 实体链接 实体链接(entity linking)是将文本中的实体实例映射到知识图谱中的实体实例的过程。
一个经典的实例是张铭教授团队最近完成的北京市科委项目,基于知识图谱的可解释的推荐系统。通过引入知识图谱知识,构造一个包含用户、商品交互关系的语义丰富的异构信息网络,并在此基础上进行有效可解释的表征,实现可解释的机器学习算法,具体应用到推荐系统里面,使得个性化推荐更加精确和有迹可循。
结合笔者在实际的业务应用场景和期间对知识图谱、机器学习、用户画像、智能决策的理解、思考,总结出四类目前知识图谱与机器学习的常见结合场景和结合方式。 一、知识图谱产生图特征,从关系角度丰富特征工程,提升模型效果,使决策更精准高效 数据决定了模型的上限,特征宽表则从各个纬度去刻画数据特征,在机器学习过程中,特征...