知识表示学习综述

知识表示学习综述

论文摘要

近期,以深度学习为代表的表示学习不仅为机器学习算法提供更好的性能,同时也为知识表示提供了新思路。引入深度学习的知识表示学习实现了实体和关系的分布式表示,不仅提高了计算效率,还解决了传统三元组表示中会出现的数据稀疏问题。本文归纳和总结了知识表示学习的最新研究进展和应用方式,并且指出了知识表示学习面临的主要挑战以及未来可能实现的解决方案。

论文目录

  • 1 引 言
  • 2 知识表示学习概述
  • 3 知识表示学习的方法
  •   3.1 翻译模型(TransE)及其衍生模型
  •   3.2 其他模型
  • 4 知识表示学习的应用
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王子悦,陈华辉

    关键词: 知识图谱,表示学习,知识表示,深度学习

    来源: 无线通信技术 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 自动化技术

    单位: 宁波大学信息技术学院

    分类号: TP181

    页码: 55-60

    总页数: 6

    文件大小: 648K

    下载量: 322

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