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知识图谱描述的是什么关系
人工智能专业学
什么
答:
二、
知识图谱知识图谱
本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,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。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条...
基础知识-
知识图谱
答:
可以将实体属性的抽取问题转换为
关系
抽取问题 分布式表示 目的在于用 一个综合的向量来表示实体对象的语义信息 ,这种形式在
知识图谱的
计算、 补全 、推理等方面起到重要的作用: 1、语义相似度计算:实体间的语义关联程度,为自然语言处理(NLP)等提供了极大的便利 2、消除异构数据中实体冲突、指向...
第二章
知识
表示
答:
知识图谱
:智能的基石 在知识图谱技术的金字塔中,知识表示犹如基石,它关乎着AI的智慧存储与处理。这一领域分为非逻辑、数理逻辑和统计学习三大类别,每一种方法都有其独特的魅力与挑战。语义网络,以节点和边构建
关系
,虽然直观易懂,但缺乏严格的逻辑结构;产生式规则尽管自然直观,却因效率问题而显得不...
第六章
知识图谱
表示学习
答:
TransM则引入
了关系
特定权重,使之适应性更强(PAACL, 2014)。ManiFoldE扩展了约束条件,引入了曼哈顿几何的特性(arXiv, 2015)。更有TransF,通过方向对齐,实现了更灵活的得分函数(PKRR, 2016)。
知识图谱的
创新不断涌现,从KG2E的高斯分布实体和关系表示(CIKM, 2015),到TransG的生成模型,探索...
知识图谱
怎么做?
答:
关系抽取:通过自然语言处理技术,从文本中提取实体之间
的关系
,并将它们转化为图谱中的边。知识表示:将实体和关系表示为图谱中的节点和边,以图谱的形式呈现出来。知识融合:将来自不同数据源的知识进行融合,以丰富
知识图谱的
内容和结构。知识推理:通过推理算法,对知识图谱进行推理和推断,从而生成新的...
构建肿瘤
知识图谱
体系,CSCO AI要突破肿瘤的全治疗周期
答:
这其中,海心智惠构建出的领先行业的知识图谱能力是一切的基石所在。
知识图谱是
Google在2012年提出来的一个知识网络体系概念,简单地说就是将散落的信息通过语义关系连接起来,转化成可视化的知识网络。知识图谱技术可以对医疗数据进行统一建模、组织和管理,不仅能够有效地
描述
、挖掘医疗知识间
的关系
,而且也为更高层次的...
技术|
知识图谱
构建关键技术点梳理
答:
文章从
知识图谱的
定义和技术架构出发,对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底向上的全面解析。本文是对涉及技术点的罗列,后续会针对单个技术点一一梳理。1.1 所解决的问题 如何从半结构化和无结构数据中抽取实体、
关系
以及实体属性等结构化信息。1.2 涉及的关键技术 1.2.1 实体抽取 ...
医疗
知识图谱是什么
?
答:
那么人工智能与
知识图谱是什么关系
呢?简单来说知识图谱就是人工智能的知识体系,人工智能是要模拟或者学习人类的智能行为,要实现真正的智能最主要就是提升机器的认知智能,而语言知识系统就是最重要的了,就如我们人类需要上学、学习专业知识一样,要让人工智能在某个领域去辅助人类,当然也要先让AI掌握...
现在学
什么
人工智能好?
答:
二、
知识图谱知识图谱
本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,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。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条...
浅谈
知识图谱
技术及其应用补全
答:
如何使得
知识图谱
补全技术适应KG的动态变化变得越来越重要,而这方面的技术还未引起足够的重视。 (4)KG中关系预测路径长度会不断增长。 关系预测能推理的长度是有限的,但在大规模知识图谱闪光,实体间
的关系
路径序列会变得越来越长,这就需要更高效的模型来
描述
更复杂的关系预测模型。
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