5.4.1 实例层的融合和匹配 空间复杂度挑战 时间复杂度挑战: 匹配元素对的相似度计算次数(n2) 每次相似度计算时间复杂度(t) 匹配结果质量挑战5.4.2 基于快速相似度计算的实例匹配方法 思想:降低每次相似度计算的时间复杂度,即t 映射过程只能 ...
. . 本体映射和本体集成 本体映射:寻找本体间的映射规则 本体集成:直接将多个本体合并为一个大本体 基于单本体的集成: 决定本体集成的方式:判断消除异构的单本体是应该从头建立,还是应该利用现有的本体来集成 识别本体的模块:明确集成后的本体应该包含那些模块 识别每个模块中应该被表示的知识:概念,属性,关系和公理 识别候选本体: 执行集成过程 基于全局本体 局部本体的集成: 抽取异构本体之间的共同 ...
2019-12-04 15:39 0 534 推荐指数:
5.4.1 实例层的融合和匹配 空间复杂度挑战 时间复杂度挑战: 匹配元素对的相似度计算次数(n2) 每次相似度计算时间复杂度(t) 匹配结果质量挑战5.4.2 基于快速相似度计算的实例匹配方法 思想:降低每次相似度计算的时间复杂度,即t 映射过程只能 ...
数据获取 基于自然语言处理技术的实体抽取(中文命名实体识别平台如TLP、HanLP等均提供了不错的接口),当然也可以根据项目需求采用传统的机器学习或深度学习模型进行抽取、特定领域的新词发现等(难度较高、而且不完全适用,依领域而定) 人工非结构化数据抽取(众包标注平台)、人工辅助修正 ...
这是我阅读知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/knowledgegraph上的文章做的一些笔记。详细的内容可以去原文了解。 语义网络(semantic networks) 用相互连接的节点和边来表示知识。节点表示对象、概念,边表示节点之间的关系。 优点 ...
知识图谱是结构化的语义知识库,用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体 关系 实体”三元组,以及实体及其相关属性值对,实体间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。 元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2 和概念、属性、属性值等, 实体是知识图谱 ...
0. AI为什么需要知识图谱? 人工智能分为三个阶段,从机器智能到感知智能,再到认知智能。 机器智能更多强调这些机器的运算的能力,大规模的集群的处理能力,GPU的处理的能力。 在这个基础之上会有感知智能,感知智能就是语音识别、图像识别,从图片里面识别出一个猫,识别人脸,是感知智能。感知智能 ...
知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种: 其中自顶向下构建是指借助百科类网站等结构化数据源,从高质量数据中提取本体和模式信息,加入到知识库里。 而自底向上构建,则是借助一定的技术手段,从公开采集的数据中提取出资源模式,选择其中置信度较高的信息,加入到知识库中。 在知识图谱 ...
计算机专业刚入坑知识图谱,我大概是这种状态: 这里主要是为了开发时看懂需求,所以不做深入了解。 不过没办法- -从概念开始慢慢来吧。。。 1. 什么是知识图谱: 知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构 ...
提出了挑战。知识图谱(Knowledge Graph) 以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为互联网时 ...