使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识

机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型，从而把相似的数据映射到相似或相同的标签。

例如，我们正在为电子邮件构建一个垃圾邮件过滤器。我们有很多电子邮件，其中一些标记为垃圾邮件，另一些标记为正常邮件(INBOX)。我们可以构建一个模型，该模型学习识别垃圾邮件。被标记为垃圾邮件的邮件在某种程度上类似于已经标记为垃圾邮件的邮件。

相似性的概念对于机器学习至关重要。在现实世界中，相似性的概念与某个主题相关，它取决于我们的知识。

另一方面，数学模型定义了相似性的概念。通常，我们将数据表示为多维向量，并测量向量之间的距离。

https://www.quora.com/Why-do-we-use-cosine-similarity-on-Word2Vec-instead-of-Euclidean-distance

特征工程是将我们对现实世界中的某个对象的知识转换为数字表示的过程。我们认为相似的对象转化为数字后的向量也会很靠近。

例如，我们正在估算房价。我们的经验告诉我们，房屋是由卧室的数量，浴室的数量，房龄，房屋面积，位置等来定义的。位于同一社区，具有相同大小和房龄的房屋的价格应该大致相同。我们将对房屋市场的了解转化为表征房屋的数字，并用它来估算房屋的价格。

不幸的

使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识相关推荐

知识图谱学习笔记之知识图谱中的知识分类
知识图谱中的知识分类事实知识事实知识是关于某个特定实体的基本事实,如(山东富士苹果,产地,山东).事实知识是知识图谱中非常常见的知识类型.大部分的事实知识都是在描述实体的特定属性或关系,如&quo ...
neo4j 知识图谱_知识图谱里的知识存储：neo4j的介绍和使用
一般情况下,我们使用数据库查找事物间的联系的时候,只需要短程关系的查询(两层以内的关联).当需要进行更长程的,更广范围的关系查询时,就需要图数据库的功能. 而随着社交.电商.金融.零售.物联网等行业的 ...
通用知识图谱VS行业知识图谱
众所周知,知识图谱是Google于2012年提出,用来优化搜索结果.经过多年的发展,知识图谱在人工智能的许多行业都拥有了成熟落地的应用.按照知识图谱的覆盖面来看,主要分为通用知识图谱与行业知识图谱 ...
【知识图谱】解读知识图谱的技术与应用
导读:从一开始的Google搜索,到现在的聊天机器人.大数据风控.证券投资.智能医疗.自适应教育.推荐系统,无一不跟知识图谱相关.它在技术领域的热度也在逐年上升. 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相 ...
知识图谱 01：知识图谱概述
前言本内容主要介绍知识图谱(Knowledge Graph) 的发展.定义.构建和应用. 1.1 知识图谱的发展知识图谱(Knowledge Graph)的起源可以追溯到 1960 年, ...
从文本中提取知识图谱代码比较好的，代码对齐，可以使用的
从文本中提取知识图谱代码比较好的,代码对齐,可以使用的 https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/102987373 https://blog. ...
bgb邻居关系建立模型_学习开发知识图谱中的长期关系依赖
知识图谱结构化地存储着大量现实世界中的事实.其中,每个事实都以三元组 (s, r, o) 的方式进行描述,其中 s, o 分别表示头实体和尾实体,r 表示它们之间的关系.例如,三元组 (Tim Ber ...
【知识图谱】关于知识图谱，我们接下来该研究什么？斯坦福教授们给出了答案...
文 | 舒意恒(南京大学硕士生,知识图谱方向) 编 | 北大小才女小轶本文整理了斯坦福大学 CS 520 知识图谱研讨会课程的第 10 集的内容,主要是关于知识图谱未来的研究方向,推荐给研究知识图 ...
论文小综 | 知识图谱中的复杂查询问答
作者 | 张文,浙江大学博士,研究兴趣为知识图谱表示与推理陈名杨,浙江大学在读博士生,研究兴趣为知识图谱表示与推理本文将介绍近两年4篇关于知识图谱中的复杂查询问答(Complex Query An ...

使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识

使用Facebook的Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识相关推荐

最新文章

热门文章