例如,在自然语言处理领域中,我们可以通过将自然语言文本与知识图谱中的语义信息相结合,利用深度学习模型进行文本分类、情感分析和实体识别等任务,从而取得更好的性能和精度。在未来的研究中,当知识图谱“遇见”深度学习将会为我们带来更多的研究方向和应用前景。例如,我们可以利用知识图谱和深度学习技术来构建智能问答系统、...
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: 模型类型 描述 TransE 基于平移模型,通过一个简单的平移操作将实体和关系嵌入到向量空间中。 ConvE ...
深度学习为知识图谱带来了什么? 1、知识获取 知识图谱的构建依赖于大量的知识,而大部分的信息都是非机构化的,利用深度学习技术是解决知识获取的重要手段。 2、表示学习与图谱推理 尽管现在大规模知识图谱层出不穷,但依然面临严重的知识不全的问题,补全知识图谱的一种方式是从已有的知识中推理出新的知识,补全缺失的...
《知识图谱与深度学习》这本书深入探索了知识图谱和深度学习技术的结合点。它详细介绍了知识图谱的基本概念、构建方法以及在实际应用中的价值,特别是如何利用知识图谱提升深度学习模型的性能。通过丰富的实例和案例分析,读者可以理解如何将知识图谱的结构化信息与深度学习的强大表达能力相结合,以解决复杂的实际问题。这本书...
近年来,以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果,展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义,既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点,也...
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) ...
为了更好地向读者阐述知识智能方面的最新研究成果,孙茂松教授团队整理出版了这部专著。 《知识图谱与深度学习》内容包括语言知识和世界知识两种类型知识,以及这两类知识在表示学习、自动获取与计算应用方面的最新探索。 作为数据智能与知识智能的前沿研究方向,知识图谱与深度学习的融合互动是人工智能的重要发展趋势,这本书对...
其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现,这些蕴含人类大量先验知识的宝库却尚未被深度学习有效利用。融合知识图谱与深度学习,已然成为进一步提升深度学习模型效果的重要思路...
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...