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一、相关概念二、序列模型数据三、循环神经网络四、循环神经网络的缺陷五、长短期记忆神经网络（LSTM）与门控神经单元（GRU）六、长期依赖模型的优化七、概率图模型（PGM）八、运用Bi-LSTM和CRF实现命名实体识别九、卷积神经网络一、相关概念。深度循环神经网络的应用范围较少，因为对于单层的模型已经可以实现对序列模型的编码，而深层次模型... 阅11 转0 评0 公众公开 24-02-24 12:56 |
GNN推理加速的目标是构建一个模型～GNN??～，使其在G????????上的推理与GNN??*具有相似的精度，但速度更快。GNN剪枝是一种加速GNN推理的方法，通过选择要剪枝的GNN权重来优化模型。6 GNN 加速：特殊图和特殊 GNN.本文讨论了针对特殊图类型（异构图和动态图）和特殊GNN架构（异构GNN和注意力GNN）的加速技术。由于GNN模型不规则计算和数据访问... 阅24 转0 评0 公众公开 24-02-21 06:19 |
实体识别是指从文本中识别出知识图谱中的实体，这是构建知识图谱的核心步骤之一。# 示例：定义一个简单的命名实体识别模型class NERModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(NERModel, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding... 阅13 转0 评0 公众公开 24-02-12 20:31 |
将文本输入或网址转换为知识图谱的AI应用—instagraphInstaGraph ??cd instagraph/docker3.1 以开发模式运行。·存储知识图谱（感谢 @tomasonjo[8]! 2023年9月13日）·从存储中提取知识图谱（感谢 @tomasonjo[9]! 2023年9月13日）·显示历史·能够结合两个图谱·能够结合两个或更多历史图谱·能够扩展图谱（感谢 @toma... 阅13 转0 评0 公众公开 23-12-14 20:13 |
○ 提供了对各种类型知识图谱（静态知识图谱、动态知识图谱、时态知识图谱和事件知识图谱）及其知识提取和推理技术的全面调查。3. 传统的事件抽取方法通常需要手工设计特征来表示事件触发词和事件论元，而基于预训练语言模型的方法可以通过学习上下文信息和语义知识来自动地表示事件触发词和论元，从而提高事件抽取的准确性。这些评估方法帮助... 阅7 转0 评0 公众公开 23-12-14 17:55 |
如何将任何文本转换为图谱使用 Mistral 7B 将任何文本语料库转换为知识图的方法。知识图谱。在确定最适合我们目的的模型变体之前，我尝试了以下模型： Mistral Instruct[1] Mistral OpenOrca[2]，和 Zephyr (基于Mistral的Hugging Face版本)[3] 我使用了这些模型的4位量化版本，这样我的Mac就不会讨厌我了，这些模型托管在Ollama本地。所以现在... 阅58 转0 评0 公众公开 23-12-14 09:11 |
数据大规模性是图神经网络模型在应用中面临的主要挑战之一, 大量的研究工作从不同的角度进行了性能优化和加速. 针对现有综述在这一方面的空白, 本文分析总结了现有图神经网络模型存在的具体挑战, 并从算法模型和编程框架两个方面介绍了图神经网络在大规模数据应用中的相关进展. 下文将对面向大规模数据的图神经网络模型中存在的挑战进行总结, ... 阅24 转1 评0 公众公开 23-08-30 16:26 |
平移距离模型在词向量 (Word2Vec)[35]的启发下, 将知识图谱中的实体和关系映射到连续的向量空间, 利用头尾实体和关系的映射向量表达原图中的语义信息和链接关系. 作为最经典的知识图谱表示学习模型, 平移距离模型的出现推动了早期知识图谱表示学习的快速发展, 同时也带动其下游任务——链接预测的共同发展。 阅18 转0 评0 公众公开 23-08-26 16:53 |
【干货书】图神经网络的概念和技术，267页pdf.近年来，图神经网络的先进技术已经扩展了它们的能力和表现力。《图神经网络的概念与技术》提供了逐步的讨论、详尽的文献回顾、详细的分析和讨论、严格的实验结果，以及针对图神经网络应用的实用导向方法。本书还发展了对图神经网络的概念和技术的理解，并建立了对各种领域中图神经网络的不同实际应... 阅28 转1 评0 公众公开 23-08-26 16:51 |
这些节点属性形成了节点的特征(即“节点特征”或“节点嵌入”)。这些节点特征是GNN的输入，每个节点i具有关联的节点特征xi∈Rd和标签yi(可以是连续的，也可以是离散的，就像单独编码一样)。这就是为什么对于非常小、稀疏(很少边)的图，大量的GNN层通常会导致性能下降：因为节点嵌入都收敛到一个向量，因为每个节点都看到了许多跳之外的节点。每... 阅1 转1 评0 公众公开 23-07-19 22:54 |
