基于传统矩阵分解思想,将知识图谱的三元组表示为多个矩阵,并通过分解获得低维向量表示。 神经网络方法 结合深度学习技术,通过神经网络自动学习知识图谱中实体和关系的向量表示。 神经网络方法通过其强大的表达能力,能够捕捉更复杂的语义信息,因此逐渐取代传统的矩阵分解类方法。 知识图谱嵌入与深度学习结合的主要模型有: ...
一、深度学习和知识图谱为金融带来哪六大影响? 1、提供更加智能的数据服务: 知识图谱可以为金融问答系统、智能客服系统以及金融智能搜索等业务提供相应的支持,提升金融信息的检索效率,帮助构建知识型的智能金融客服,更加满足金融业务的实际需求。 2、帮助解决金融NLP所遇到的技术问题: 例如实体语义消歧、文本语义理解、文本...
本文将探讨深度学习、知识图谱以及如何将二者相结合来构建一个优秀的知识库。 一、深度学习的特征与应用 深度学习是人工智能领域中的一个重要分支,其被广泛应用在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等方面。深度学习的特征是能够处理具有多个抽象层次的输入数据,并且能够自动地从数据中进行特征抽取和学习。 深度学习技术...
👩🏫在教育学领域,结合教育知识图谱与深度学习的研究可以为个性化学习、智能辅导系统和教育数据分析提供强有力的支持。 1. 基于多源数据融合的共享教育数据模型 构建一个基于多源数据融合的共享教育数据模型,以提高教育数据的共享性和智能教育系统的响应速度。 2. 教育知识图谱的构建与应用 构建一个全面且动态更...
知识图谱特征学习(Knowledge Graph Embedding)为知识图谱中的每个实体和关系学习得到一个低维向量,同时保持图中原有的结构或语义信息。一般而言,知识图谱特征学习的模型分类两类:基于距离的翻译模型和基于语义的匹配模型。 基于距离的翻译模型(distance-based translational models) ...
二、知识图谱作为深度学习的输入 知识图谱是人工智能符号主义近期进展的典型代表。知识图谱中的实体、概念以及关系均采用了离散的、显式的符号化表示。而这些离散的符号化表示难以直接应用于基于连续数值表示的神经网络。为了让神经网络有效利用知识图谱中的符号化知识,研究人员提出了大量的知识图谱的表示学习方法。知识图谱...
他主持了三代核心算法架构（大规模、深度端到端、深度实时化）的设计和落地，驱动了深度学习对阿里广告技术的全面变革与创新，领导了阿里开源深度学习框架X-DeepLearning从0到1的自研、从1到开源演进的全过程，在KDD、AAAI、SIGIR等顶级会议上发表过DIN/DIEN/ESMM等多篇有影响力的工业实战论文，是workshop DLP-KDD ...
MKR的模型框架如下图,其中左侧是推荐系统任务,右侧是知识图谱特征学习任务。推荐部分的输入是用户和物品的特征表示,点击率的预估值作为输出。知识图谱特征学习部分使用的是三元组的头节点和关系作为输入,预测的尾节点作为输出: 由于推荐系统中的物品和知识图谱中的实体存在重合,所以两个任务并非相互独立。所以作者在两个...
1、本发明提供一种结合知识图谱和深度学习的智能投资决策支持系统及方法,以解决现有投资决策系统中存在的金融数据中的实体和关系复杂多样,识别准确性不高;在处理复杂特征时,存在表达能力不足的问题,无法充分捕捉和表示节点之间的复杂关系和高阶特征;以及缺乏对多维特征和宏观经济指标的综合考虑,导致策略建议的准确性和实...
可进一步细分为元学习和定位-编辑方法。 2.2.2 保留模型参数 在保留模型参数的情况下,主要方法是引入额外的参数或外部存储器。 2. GMeLLo 基于以上背景,作者提出了 GMeLLo (GraphMemory-based Editing forLargeLanguage Models)方法,通过整合大语言模型和知识图谱(Knowgledge Graph),解决知识编辑后的多跳问答任务。