斯坦福知识图谱课程|L1知识图谱简介

节点和边的定义:讲述了在数据模型中定义节点和边的不同方式。有向标签图被用作核心数学表示,不同数据模型可能使用不同的术语来指代节点和边。在讲座中举了几个例子,包括友谊关系和子类关系的图示。节点和边的含义可以通过文本文档、逻辑规范或例子来定义。此外,还提到了使用嵌入来捕获含义的统计方法。总的来说,捕捉含义是计算机科学中许多领域问题的核心。

捕捉意义的方法:讲述了不同的捕捉意义的方法,它们在某些情况下很有用,但并不完整。计算机科学工作在知识表示方面有丰富的历史,包括语义网络和概念图。知识图谱是一种将信息存储为三元组的表示技术,目前在搜索引擎和数据集成方面得到广泛应用。一个具体的例子是维基百科页面中的结构化信息,搜索引擎可以从中提取相关信息并展示在搜索结果中。这只是利用结构化数据的冰山一角,其潜力还有待进一步挖掘。

维基百科的冰山故事:讲述了冰山的故事。在维基百科页面中,有一个部分提到了四个孪生城镇,其中两个在瑞士,一个在捷克共和国,一个在奥地利。如果在维基百科中搜索安大略加利福尼亚,会发现这个地区被称为姐妹城市,并且有一个叫做胜利的条目。通过维基数据可以解决这种关系的问题。通过网络上的多个数据源,借助共享词汇表,发布数据变得更容易。

知识图谱提高问题和搜索质量:知识图谱能够通过从网络上查询信息并将结果显示为网络搜索的一部分来提高问题或搜索的质量。维基数据是一个规模空前的知识图谱,具有超过8000万个对象和10亿个关系。维基数据是由社区努力创建的,其中一些数据是手工创建的,一些则是通过解析和众包得到的。维基数据中的数据有明确的含义,可以通过schema.org进行明确的努力来确保其正确性。知识图谱在数据集成中也有很多用途,比如提供完整的客户视图,管理组织与客户之间的关系。商业广告上的提供商也可以从维基数据中提取信息并出售。

数据集成和知识图谱:数据提供者服务管理有关信息,如资助、风投、初创公司等,以及供应链网络和风险分析应用。数据集成是解决数据集成问题的核心挑战,需要将不同来源的信息进行翻译和映射。知识图谱是一种流行的数据集成方法,降低了进入门槛,并支持数据可视化和人工智能应用。

知识图的输出表示和使用:介绍了知识图的输出表示和使用。以自然语言处理和计算机视觉为例,讲解了实体和关系的提取,并将提取的信息表示为知识图。还介绍了词嵌入和图嵌入的使用,以将符号表示转换为数字表示,用于输入机器学习模型。最后,强调了对标签含义的描述和对图形的推理的重要性。

词嵌入和图嵌入的应用:词嵌入和图嵌入的应用。词嵌入是通过计算词语出现的次数来捕捉词义,可以用来计算词语之间的相似度。图嵌入是将产品之间的关系表示成图的形式,然后通过机器学习将其转换为向量,以便进行预测和计算节点之间的相似度。这些方法在语言理解和推荐系统中有广泛的应用。

文本理解和图嵌入计算:讲解了如何将输入发送到机器学习算法中,并通过计算词嵌入来理解文本。它介绍了将句子视为线性图,每个单词为节点,通过计算单词之间的边缘来得到线性路径。然后,可以计算节点的共现频率,并将其转化为图嵌入。这些图嵌入可以用于计算节点之间的相似性和接近程度。知识图谱被用作自然语言处理和计算机视觉的表示,以及机器学习的输入。虽然计算整个图的嵌入可以简单地将节点嵌入求和,但这只是一个简单的方法。整个过程涉及计算图嵌入、节点嵌入以及它们的用途和意义。要深入了解这个主题,需要学习如何计算图嵌入和如何有效地使用它们进行推理。

知识图谱的发展和应用:介绍了知识图谱的发展和应用。过去,人们在识别图像对象时不需要构建知识图谱,但最近的进展使得构建和组织知识图谱变得更加重要。图像处理、关系提取和边缘检测等技术也在不断改进。现在可以使用领域知识构建知识图谱,并将其用于机器学习。计算能力的改进和数据的可用性也促进了这一发展。此外,自下而上的方法和自动化的数据提取技术也在推动知识图谱的发展。虽然手动操作仍然是构建知识图谱的一部分,但我们现在可以在创建中混合不同的方法。这个章节总结了知识图谱的发展趋势,并提到了下一次会议的主题。

本文资料来源于互联网,仅做网络分享,如有侵权,请联系删除;不代表Sora中文网立场,如若转载,请注明出处:https://www.allinsora.com/7093

(0)
上一篇 2024年4月15日 上午11:29
下一篇 2024年4月15日 下午1:56

相关推荐

  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 释义生成

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了释义生成和风格转换的概念和应用。释义生成可以用于数据增强和对抗性示例生成。风格转换可以用于修改句子的风格,如从正式转换为非正式。视频还讨论了如何使用反向翻译和微调模型来进行风格转换。此外,还介绍了如何使用众包数据收集技术来收集语料库。 释义生成的用例:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要讨论了释义生成的不同用例,包括使用…

    2024年3月19日
    00607
  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 文本生成解码和评估

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讲解了文本生成解码和评估的相关内容。主要介绍了机器翻译作为文本生成任务的例子,并讨论了解码和评估的方法。其中涉及到贪婪解码、光束搜索和基于采样的解码策略。还提到了评估指标中的蓝色分数以及它的局限性。视频还讨论了如何选择合适的光束大小和解码策略。 文本生成管道中的重要组件:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程讨论了文本生成管道中的一…

    2024年3月19日
    00342
  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 视觉与语言模型

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了视觉与语言模型的基本概念和应用。讲师首先介绍了神经网络模型的基本原理,然后讨论了如何将视觉和语言模型结合起来解决问题。他提到了图像分类、图像字幕和视觉问答等任务,并介绍了一些常用的技术和方法。最后,他讨论了预训练模型和注意力机制在视觉与语言模型中的应用。这个视频为理解和应用视觉与语言模型提供了基础知识。 多模态自然语言处…

    2024年3月19日
    00544
  • 斯坦福知识图谱课程 | 图数据模型

    斯坦福知识图谱课程是关于”图数据模型”的讲座,介绍了知识图谱和属性图数据模型。讲座讨论了资源描述框架(RDF)和属性图数据模型的特点和区别,并使用示例解释了查询语言的使用。讲座还提到了在RDF中使用IRI和空白节点的概念。此外,讲座还简要介绍了Sparkle查询语言和图形数据库的使用。 知识图数据模型简介:斯坦福知识图谱课程介绍了知识…

    2024年3月19日
    00228
  • 斯坦福从语言到信息课程 | L19 AI安全偏见与公平

    本视频介绍了AI安全偏见与公平的问题。讨论了偏见来源、数据收集和模型训练中的偏见,以及如何通过多任务学习和消除信号来缓解偏见。还介绍了如何利用交叉评估和模型卡来评估模型的公平性。通过案例研究展示了如何处理文本分类中的意外偏见,并强调了数据的关键作用。最终目标是开发人类中心的技术,确保模型在不同子群体中的公平性和性能。 人工智能中的偏见:这个章节主要介绍了人工…

    2024年4月3日
    00330

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

关注微信
Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。