人工智能知识图谱深度学习

能否利用蕴含于知 识图谱中的知识指导深度神经网络模型的学习从而提升模型的性能，成为了深度学习模型研究的重要问题之一。现阶段将深度学习技术应用于知识图 谱的方法较为直接。大量的深度学习模型可以有效完成端到端的实体识别、关系...

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...

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。...

但总体而言，当前的深度学习模型使用先验知识的手段仍然十分有限，学术界在这一方向的探索上仍然面临巨大的挑战。这些挑战主要体现在两个方面：（1）如何获取各类知识的高质量连续化表示。当前知识图谱的表示学习，不管是基于怎样的...

知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能 摘要：2018云栖大会上海峰会,阿里云高级算法专家林奈对特定领域知识图谱的构建及应用案例进行讲述，最近几年知识图谱有一些过气，但是由于一些知识性问题深度学习解决不了，所以知识图谱...

6.4 基于深度学习的知识图谱构建随着深度学习在自然语言处理领域应用的不断深入，人们也开始尝试将深度神经网络用于知识图谱的自动构建。在此，以实体和关系的表示学习技术为基础，讨论深度学习在命名实体识别、关系抽取、关系补全等任务...

第6章 6.1 基于深度学习技术的知识图谱构建技术研究随着互联网、云计算等技术的发展，信息资源不断丰富，人们的知识需求也有所增长。如何正确理解知识需求，定位和提取相关的知识，并提供有效的知识服务，是知识工程的重要研究问题。其中...

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