目录 目录 目录 介绍 DeepKE结构 目录结构 模型结构 代码复现 环境配置 关系抽取RE ...
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 ...
2019-07-03 17:27 0 947 推荐指数:
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1.表示学习 (1)表示学习:用机器学习提取特征,而不是手动提取特征。学习如何提取特征,即学习如何学习。 (2)表示学习算法的典型例子:自编码器(autoencoder)。 (3)表示学习从原始数据中提取高层次、抽象的特征很难。深度学习(deep learning)通过其他较简单的表示来表达 ...
知识图谱(Knowledge Graph kg) -------------------------------- 1.KG概念的演化 语义网络--->本体论--->Web--->the semantic Web--->链接数据--->知识图谱 ...
一、知识图谱的基础概念1:RDF RDF(Resource Description FrameWork),就是资源描述框架,它的本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种手段和方法。RDF在形式上表示为SPO三元组 ...
知识图谱学习笔记第一部分,包含RDF介绍,以及Jena RDF API使用 知识图谱的基石:RDF RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说 ...
传统的知识图谱表示方法是采用OWL、RDF等本体语言进行描述;随着深度学习的发展与应用,我们期望采用一种更为简单的方式表示,那就是【向量】,采用向量形式可以方便我们进行之后的各种工作,比如:推理,所以,我们现在的目标就是把每条简单的三元组< subject, relation, object ...
1.计算机基础: 1.1数据机构基础: 主要学习:1.向量,链表,栈,队列和堆,词典。熟悉2.树,二叉搜索树。熟悉3.图,有向图,无向图,基本概念4.二叉搜索A,B,C类熟练,9大排序熟悉。5.树的前中后,层次,之字,最短路。6.KMP等字符串算法。 1.2操作系统: 主要学习:1.进程 ...
什么是 Kubernetes 知识图谱? Kubernetes 知识图谱为云原生人才培养计划 2.0 推出的第一个系列内容。本课程由 Linux Foundation 开源软件大学、知名 IT 教育平台马哥教育、阿里云云原生团队专家联合出品,阿里云大学、阿里云开发者社区联合开发,遵循云原生人才学习 ...