概念抽取:构建认知基础的关键步骤

目录

  • 前言
  • 1 概念抽取任务定义
    • 1.1 概念知识图谱的关系定义
    • 1.2 实体与概念的紧密关联
    • 1.3 多样的概念关系
  • 2 概念在认知中的重要角色
    • 2.1 语言理解的基础
    • 2.2 上下位关系的深化理解
  • 3 概念抽取方法
    • 3.1 基于模板的抽取
    • 3.2 基于百科的抽取
    • 3.3 基于机器学习的方法
  • 4 应用
    • 4.1 自然语言理解
    • 4.2 搜索优化
    • 4.3 知识组织
    • 4.4 推荐系统的精准性提升
  • 结语

前言

概念抽取是构建概念知识图谱的关键步骤,它涉及到实体、概念、以及它们之间复杂的关系。在本文中,我们将探讨概念知识图谱的任务定义、概念在认知中的基础作用以及不同的概念抽取方法。通过深入研究这些方面,我们可以更好地理解和利用概念知识图谱在自然语言理解、搜索等领域的应用。

1 概念抽取任务定义

1.1 概念知识图谱的关系定义

概念知识图谱的核心关系包括 isa 和 subclassof,它们通常在本体构建中发挥关键作用。这两种关系建立了实体与概念之间的紧密联系,同时也反映了概念之间多样而复杂的关系。这样的关系网络构成了一个丰富而深奥的知识图谱,为认知提供了坚实的基础。

1.2 实体与概念的紧密关联

实体与概念之间的关联是概念知识图谱的基石。通过建立这种紧密的联系,我们能够更好地理解不同实体在知识图谱中的位置和作用。这种联系的存在为知识的跨领域理解提供了便利。

1.3 多样的概念关系

除了基本的 isa 和 subclassof 关系外,概念之间还存在各种多样的关系。这些关系既可以是相互排斥的,也可以是相似的,构成了一个丰富而精细的知识网络。理解这些关系有助于更全面地认知和解释复杂的现象。

2 概念在认知中的重要角色

概念在认知过程中扮演着关键的角色,具有多重功能。
在这里插入图片描述

2.1 语言理解的基础

概念为语言理解提供了基础。通过理解不同概念之间的关系,我们能够更深入地理解和使用资源语言,推动自然语言处理技术的进步。

概念是解释各种现象的利器。通过将现象与相关概念联系起来,我们能够揭示其内在的本质和意义,推动科学研究的深入发展。

2.2 上下位关系的深化理解

概念之间存在上下位关系,通过这种层次结构,我们能够更深入地理解和组织知识。这种层次关系不仅为知识的组织提供了框架,还为进一步探索知识的深度和广度创造了条件。

3 概念抽取方法

概念抽取是构建概念知识图谱的关键步骤,涉及多种方法的应用和不同层次的复杂性。以下是几种常见的概念抽取方法:
在这里插入图片描述

3.1 基于模板的抽取

基于 Hearst 模式的抽取方法侧重于使用固定的结构来识别 isa 关系。尽管构建模板的成本较高,但通过 Bootstrap 方法,可以半自动产生新的模板,从而提高系统的灵活性和适应性。这种方法在固定结构的语境中具有较高的准确性。

3.2 基于百科的抽取

基于百科的抽取方法通过从半结构化数据中获取上下文关系,验证概念知识的合法性。这种方法不仅有助于构建概念之间的联系,还通过判断概念的互斥、相似等关系,为知识图谱增添更多的内容和维度。

3.3 基于机器学习的方法

机器学习方法为概念抽取提供了更广泛的适用性。通过大量文本数据,利用监督学习的方式标注样本,可以训练模型从中抽取概念知识。尽管需要更多的人工介入,但这种方法能够覆盖不同领域的知识,形成更全面和普适的概念知识图谱。

4 应用

概念知识图谱作为一种丰富而深刻的知识结构,在各个领域都展现出广泛的应用潜力。
在这里插入图片描述

4.1 自然语言理解

概念知识图谱为自然语言理解提供了强大支持。通过深度理解概念之间的关系,系统能够更准确地解读用户输入,实现更自然、智能的对话交互。这对语音助手、聊天机器人等领域有着重要意义,提升了用户体验。

4.2 搜索优化

在搜索领域,概念知识图谱的应用能够深刻理解用户的搜索意图。通过分析概念之间的关系,搜索引擎能够更精准地匹配相关结果,提高搜索的准确性和相关性。这对于信息检索、问题解答等方面有着显著的提升。

4.3 知识组织

概念知识图谱有助于整理大量信息,形成结构化的知识库。通过将知识按照概念之间的关系进行组织,使得信息更易于管理和理解。这对于学术研究、教育资源管理等领域提供了强有力的支持。

4.4 推荐系统的精准性提升

在推荐系统中,概念知识图谱的运用可以提高个性化推荐的精准度。通过深入了解用户的兴趣和概念之间的关联,系统能够更准确地预测用户的需求,为用户推荐更符合其兴趣和偏好的内容,提高了推荐系统的效果。

结语

概念抽取是构建概念知识图谱的关键一环,通过深入研究不同的抽取方法和应用领域,我们可以更好地利用概念知识图谱来解决实际问题,推动人工智能技术的发展。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/651382.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java基础面试题-5day

泛型 什么是泛型?有什么用? 泛型是jdk5引入的新特性,通过泛型可以提高代码的可读性和稳定性;当我们使用泛型时,传入的对象类型必须是指定的泛型类型,否则就会报错 泛型的使用方式有哪些? 一…

【论文笔记】GPT,GPT-2,GPT-3

参考:GPT,GPT-2,GPT-3【论文精读】 GPT Transformer的解码器,仅已知"过去",推导"未来" 论文地址:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 半监督学习&#xff1…

HPE ProLiant MicroServer Gen8更新固件

前几天因为没有shutdown OMV NAS便关了电源,导致其中一个硬盘损坏(用DG检查有9个坏区),从而整个硬盘数据都没法读取,于是想着装个windows server会不会更好点,至少对windows熟悉点,硬盘扫描恢复…

postman参数提取+加密

目录 常见提取方式 1. json格式提取 2. 正则表达式提取 3. cookie提取-提取响应返回的cookie值 4. 请求头提取值--提取响应头所需要的值 加密 1. MD5加密 2. base64位加密 响应示例 {"code": 0,"data": {"pageListData": [{"creat…

代码随想录算法刷题训练营day16

代码随想录算法刷题训练营day16:LeetCode(104)二叉树的最大深度 、LeetCode(559)n叉树的最大深度、LeetCode(111)二叉树的最小深度、LeetCode(222)完全二叉树的节点个数 LeetCode(104)二叉树的最大深度 题目 代码 /*** Definition for a binary tree node.* publ…

springboot事务管理

/*spring事务管理注解:Transactional位置:业务(service)层的方法上、类上、接口上作用:将当前方法交给spring进行事务管理,方法执行前,开启事务:成功执行完毕,提交事务:出现常,回滚事务需要在配置文件是加上开启spring事务yml文件…

Linux常见指令汇总

目录 pwd√ ls√ cd√ 对文件的理解√ which√ alias√ touch√ linux系统目录结构√ mkdir / tree √ rmdir / rm √ man√ nano√ cp√ mv√ cat√ echo√ linux设计理念和三种重定向总结√ more/less√ head/tail√ wc√ uniq√ date / cal√ find√…

PHP伪协议使用姿势

php支持的伪协议 1 file:// — 访问本地文件系统 2 http:// — 访问 HTTP(s) 网址 3 ftp:// — 访问 FTP(s) URLs 4 php:// — 访问各个输入/输出流(I/O streams) 5 zlib:// — 压缩流 6 data:// — 数据(RFC 2397) 7 glob:// —…

为什么在使用类成员函数指针时,需要 Myclass::myfunc ,而不是直接 Myclass::myfunc

我们知道一个函数的函数名就是这个函数的地址,那么我们使用类成员函数的地址时,为什么还要在前面加上取地址符号& 原因如下: 成员函数指针类型是一种特殊的指针类型,用于指向类的成员函数。在 C 中,对于非静态成员…

我的软件测试内卷之路

🍅 视频学习:文末有免费的配套视频可观看 🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 现在的大环境下,各行各业都开始内卷起来,测试也不例外,企业要…

STM32 HAL库 SysTick->VAL和SysTick->LOAD 实现us延时

本文使用HAL库和STM32CubeMX配置时钟,使用 SysTick->LOAD 和 SysTick->VAL 来实现延时us和延时ms M3内核中,SysTick计数器是24位递减计数器 计数范围2^24-1 到 0 ,然后重装载寄存器的值给SysTick计数器,重复下去 每来一个…

解释Go中常见的I/O模式

在这篇文章中,我想介绍一下常见的I/O(输入和输出)模式。我想在这篇文章中用浅显的语言澄清这些概念,这样人们就可以在他们的应用程序中使用优雅的Go I/O API。 让我们看看开发人员在日常生活中需要的常见用例。 写到标准输出 每…

npm install出错的各种情况

1.npm不再支持签名证书,npm install 走的是http协议,需要通过数字证书保证 解决方法: 解决方法:1、取消ssl验证:npm config set strict-ssl false 这个方法一般就可以解决了。 2、更换npm镜像源:npm confi…

分布式数据实现跨设备数据同步的N个秘密 | 分布式数据管理解析(二)

上期我们给大家带来分布式数据管理如何完成数据存储,数据同步,数据跨端访问,并保证整个过程中跨设备数据安全的解读。 这都得益于分布式数据管理平台抽象出的三大关键技术——分布式数据库,分布式文件系统和融合搜索。 那么这三…

IS-IS:10 ISIS路由渗透

ISIS的非骨干区域,无明细路由,容易导致次优路径问题。可以引入明细路由。 在IS-IS 网络中,所有的 level-2 和 level-1-2 路由器构成了一个连续的骨干区域。 level-1区域必须且只能与骨干区域相连,不同 level-1 区域之间不能直接…

ACDSee 2024旗舰版 下载安装汉化教程,ACDSee 最新版,附安装包和工具,全网最简单,轻松搞的安装,无套路

前言 ACDSee是一款数字资产管理、图片管理编辑工具软件,提供良好的操作界面,简单人性化的操作方式,优质的快速图形解码方式,支持丰富的RAW格式,强大的图形文件管理功能等。 准备工作 1、提前准备好 ACDSee 2024 安装…

第20届纪念款-牛客周赛 Round 20 B.C简单构造

B 答案要么是0 要么是1 所以你全部填0或者要么填1然后算就好了 #include<bits/stdc.h> using namespace std; using ll long long; const int N 1e510; int n;void solve() {//全0 全1&#xff1f;string str;cin>>str;n str.size();string str1 str;int ans…

阿蒂亚(M.F.Atiyah)与黎曼猜想

&#xff08;注意&#xff1a;黑板上写的数不止20位数&#xff09; 德国柏林时间2018年9月24日上午9点45分&#xff0c;菲尔兹奖与阿贝尔奖双料得主、英国皇家学会院士迈克尔阿蒂亚爵士在德国海德堡举行的海德堡奖诺贝尔奖获得者论坛上&#xff0c;讲述了他对黎曼猜想的证明。…

设计模式⑩ :用类来实现

文章目录 一、前言二、Command 模式1. 介绍2.应用3. 总结 三、Interpreter 模式1. 介绍2. 应用3. 总结 参考文章 一、前言 有时候不想动脑子&#xff0c;就懒得看源码又不像浪费时间所以会看看书&#xff0c;但是又记不住&#xff0c;所以决定开始写"抄书"系列。本系…

springboot mongodb简单教程

&#xff08;1&#xff09;依赖 compile(org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-mongodb) &#xff08;2&#xff09;application.properties配置文件 spring.data.mongodb.host127.0.0.1 spring.data.mongodb.port27017 spring.data.mongodb.databasetest &a…