中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.4 结束语

1.4 结束语 随着深度学习研究的进一步深入,如何 有效利用大量存在的先验知识,进而降低 模型对于大规模标注样本的依赖,逐渐成 为主流的研究方向之一。知识图谱的表示学习为这一方向的探索奠定了必要的基础。 近期出现的将知识融合入深度神经网络模 型的一些开创性工作也颇具启发性;但总 体而言,当前的深度学...

中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.3 知识图谱作为深度学习的约束

1.3 知识图谱作为深度学习的约束 Hu 等人提出了一种将一阶谓词逻辑融 合进深度神经网络的模型,并将其成功用于解决情感分类和命名实体识别等问题 [7]。 逻辑规则是一种对高阶认知和结构化知识 的灵活表示形式,也是一种典型的知识表 示形式。将各类人们已积累的逻辑规则引 入到深层神经网络中,利用人类意...

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中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.2 知识图谱作为深度学习的输入

1.2 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...

中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.1 知识图谱与深度学习融合的历史背景

大数据时代的到来,为人工智能的飞速 发展带来前所未有的数据红利。在大数据的 “喂养”下,人工智能技术获得了前所未有 的长足进步。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...

中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自适应中文分词技术

引言 知识图谱用于描述真实世界中存在的各 种实体和概念,知识图谱技术提供了一种从 海量文本和图像中抽取结构化知识的手段[1]。 知识图谱的构建可分为信息抽取、知识融合 和知识计算三部分,其中信息抽取是知识图 谱构建的基础,主要面向各种非结构化数据、 半结构化数据和自由文本数据。这里,自由 文本数据作...

中国人工智能学会通讯——NLP与知识图谱的对接

两个问题 第一个问题是,为什么有人说“中文知 识图谱”?难道知识图谱是有国籍的吗?知 识是无国界的,这个当然是理论上的说法。 具体到一个国度,一个语言文化的大环境, 我们就会发现,事实上知识是有母语的。 理论依据就是所谓的语言相对论。可能大 家最近都看了《降临》,《降临》讲的就 是语言相对论。其要点...

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