求问知识表示的数据集fb15k-237,怎么解读成三元组关系 [问题点数:50分]

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知识表示学习常用数据集
dataset #relation #entity # triple(train/valild/test) WN11 11 38696 112581     2609    10544 WN18 18 40943 141442     5000     5000 FB13 13
FB15K-237数据集
The orignal source of the dataset can be found [here](https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=52312) The dataset was released by [Toutanova and Chen](http://cs.stanford.edu/~danqi/papers/cvsc2015.pdf).
FB15k的数据
FB15k数据
清华大学开源OpenKE:知识表示学习平台
清华大学自然语言处理实验室近日发布了 OpenKE 平台,整合了 TransE、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx 等算法的统一接口高效实现,以及面向 WikiData 和 Freebase 预训练<em>知识表示</em>模型。该项目旨在为开发者与研究人员提供便利。 项目链接:http://openke.thunlp.org GitHu
知识表示学习研究进展
Paper: 刘知远 2016 <em>知识表示</em>学习研究进展 计算机研究与发展 1. 表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维表示向量;而<em>知识表示</em>学习则面向知识库中的实体和<em>关系</em>进行表示学习;该技术可以在低维空间中高效计算实体和<em>关系</em>的语义联系,有效解决数据稀疏问题,使知识获取、融合、推理的性能得到显著提升。 2. 目前的产品:谷歌知识图谱;微软Bing Satori;百度知心;搜狗知立方;IBM W
解特殊不定方程:毕达哥拉斯三元组
毕达哥拉斯<em>三元组</em>:x*x+y*y=z*z 定理:正整数x,y,z构成一个本原毕达哥拉斯<em>三元组</em>且y为偶数  当且仅当存在互素的正整数m,n(m>n)  其中m为奇数n为偶数或者m为偶数n为奇数(奇偶性不同)并且满足: x=m*m-n*n y=2*m*n z=m*m+n*n poj 1305  Fermat vs. Pythagoras Time Lim
KBQA知识库问答数据集(包含知识图谱三元组
1. TREC QA 链接如下:https://trec.nist.gov/data/qamain.html 2. WikiQA:微软推出,2015 论文:http://suo.im/1bqPMh 数据:http://suo.im/3aJVyp 3. WebQuestions 论文:https://cs.stanford.edu/~pliang/papers/freebase...
技术动态 | 清华大学开源OpenKE:知识表示学习平台
本文转载自公众号机器之心,选自 THUNLP。                                                     清华大学自然语言处理实验室近日发布了 OpenKE 平台,整合了 TransE、TransH、TransR、TransD、RESCAL、DistMult、HolE、ComplEx 等算法的统一接口高效实现,以及面向
原始问题与对偶问题的关系以及SVM如此求解原因
每一个线性规划问题,我们称之为原始问题,都有一个与之对应的线性规划问题我们称之为对偶问题。原始问题与对偶问题的解是对应的,得出一个问题的解,另一个问题的解也就得到了。并且原始问题与对偶问题在形式上存在很简单的对应<em>关系</em>: * 目标函数对原始问题是极大化,对对偶问题则是极小化 *原始问题目标函数中的收益系数(优化函数中变量前面的系数)是对偶问题约束不等式中的右端常数,而原始问题约束不等式中的右端常...
知识图谱中的知识表示学习(Representation Learning)
Word Representation1. one-hot representation 长度为词典长度,每个词在词典中的位置置1,其余置0 Curse of Dimension, 不适合太大的字典 互相正交,难以表示词语之间的相似性 2. distributed representation(词向量) 稠密、实值、低维的向量 便于Deep Learning 相似度用距离表示 word2vec ki
对RDF文件当中三元组的理解
本文详细解释了RDF文件当中<em>三元组</em>和图的<em>关系</em>,还利用sparql对RDF文件中<em>三元组</em>的subject 、predicate、object进行了查询,从而加深了对<em>三元组</em>的理解,特别适合初学者去看。 1.RDF文件内容如下 2.查询该文件当中所有的triples,sparql语句如下 SELECT ?subject ?predicate ?object WHERE {?su
无指导的开放式中文实体关系抽取
无指导的开放式中文实体<em>关系</em>抽取,对构建知识图谱中的<em>三元组</em>抽取有一定的参考作用
网络表示学习 常用数据集
Zachary’s karate club 一个大学空手道俱乐部的社交<em>关系</em>图, 很多论文中都喜欢用它做例子. 这个图比较简单, 有34个节点, 78条边. youtube 2 <em>数据集</em>介绍见[2]. node有两种, personpersonperson 与 groupgroupgroup, edge 也有两种, friend⊆(person×person)friend⊆(person×...
基于三元组知识图谱的简易问答系统
最近实现了一个基于<em>三元组</em>知识图谱的简易问答系统,下面整理一下我的搭建思路: 要解决问答的问题,其实就是要步步解决三个问题:问了什么?答案是什么?<em>怎么</em>回答? 问了什么?【问句解析】 基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题,所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是<em>三元组</em>: RDF是知识图谱的一种常见表示形式,以(subject, predicate, object)的<em>三元组</em>形...
知识图谱综述及技术地图概览(智能问答系统)
知识图谱(Knowledge Graph)的概念由谷歌于2012年正式提出,旨在实现更智能的搜索引擎,并且于 2013 年以后开始在学术界和业界普及,并在智能问答、情报分析、反欺诈等应用中发挥重要作用。 声明:我们这里谈及到的所有关于知识图谱的概念及技术都是问答系统方向的 知识图谱本质上是一种叫做语义网络(semantic network)的知识库,是一个有向图结构的一个知识库,其中图的结点代...
经济方面实体关系数据集
面向经济金融领域的实体<em>关系</em><em>数据集</em>,一共分了5种<em>关系</em>,可以进行<em>关系</em>抽取
毕达哥拉斯三元组的解
毕达哥拉斯<em>三元组</em>的解
TransE论文剩余部分
4.3链接预测 表3:链接预测结果。不同方法的性能。 总体结果 表3显示了所有<em>数据集</em>所有方法的比较。与预期结果一致,经过过滤设置的结果具有较低的平均排名和较高的hits@10,相信在链接预测方面对各种方法有一个清晰地性能评估。然而,raw和filtered的趋势是一样的。 我们的方法TransE在所有度量上面通常很大程度上优于所有进行比较的方法,并且取得了一些绝对好的性能例如WN
知识图谱入门 (五) 知识存储
欢迎大家关注我的博客 http://pelhans.com/ ,所有文章都会第一时间发布在那里哦~ 知识存储,即获取到的<em>三元组</em>和schema如何存储在计算机中。本节从以Jena为例,对知识在数据库中的导入、存储、查询、更新做一个简要的介绍,而后对主流的图数据库进行介绍。 图数据库简介 图数据库源起欧拉和图理论(graph theory),也称为面向/基于图的数据库,对应的英文是G...
自然语言处理之知识图谱
1. 引言    最早接触知识图谱是在一篇分析人工智能的文章,文章提出一个很有意思的观点:“在感知层面,人工智能进步很大,在更高级的认知层面,我们现在了解的仍然很少。” 我对这句话的粗浅理解是,人工智能在学习数据的内在表示(无监督学习),或者对数据的输出结果判别方面表现出了强大的能力,甚至在计算机视觉、语音识别、机器翻译等方面接近或超过人类的表现水平,但这些都还停留在对数据内容的归纳和感知层面,对...
关联数据上的多语种问答(QALD-3):实验综述
原文地址:http://ceur-ws.org/Vol-1179/CLEF2013wn-QALD3-CabrioEt2013.pdf 关联数据上的多语种问答(QALD-3):实验综述     Philipp Cimiano1,Vanessa Lopez2, Christina Unger1, Elena Cabrio3, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo4, and S
知识表示发展史:从一阶谓词逻辑到知识图谱再到事理图谱
研究证实,人类从一出生即开始累积庞大且复杂的数据库,包括各种文字、数字、符码、味道、食物、线条、颜色、公式、声音等,大脑惊人的储存能力使我们累积了海量的资料,这些资料构成了人类的认知知识基础。实验表明,将数据依据彼此间的关联性进行分层分类管理,使资料的储存、管理及应用更加系统化,可以提高大脑运作的效率。知识库是实现人工智能的基础元件,知识库是理解人类语言的背景知识,而如何构造这个知识库,找到一种合...
顺序栈求迷宫所有解:回溯算法,两种输出方式数组和三元组
VC6.0,详细注释,编译无误 利用链式栈结构求迷宫问题所有解:回溯算法,两种输出形式数组输出和<em>三元组</em>输出
2-知识表示-知识图谱-自然语言处理
来源:《中文信息处理报告》定义    对客观世界知识进行建模,让机器识别和理解,要考虑到的因素是知识的表示,存储,使用,运算。    要解决的关键问题是 1)建立什么样的<em>知识表示</em>形式能够准确地反映客观世界的知识;2)建立什么样的<em>知识表示</em>可以具备语义表示能力; 【啥叫语义表示?】3)<em>知识表示</em>如何支持高效知识推理和计算,从而使<em>知识表示</em>具有得到新知识的推理能力。 当前的主流技术符号主义1) 基础假设其基...
neo4j 三元组数据存储问题的解决方案
图数据库的扩展性,灵活性非常好,适合用于复杂<em>关系</em>管理和<em>关系</em>查询推理,社交<em>关系</em>应用就是一个可选的应用场景。语义网和Ontology的数据结构(<em>三元组</em>)就是图结构数据,而基于RDF构建的语义网,过于复杂,效率很低,实际上不如基于图数据库的构建方便好用,而且Neo4J支持RDF,SPARQL等扩展。目前neo4j支持了linked data数据存储和有效数据查询。    早期 Neo4j-rdf-sa
知识图谱基础之RDF,RDFS与OWL
对知识图谱有兴趣的读者可以关注我的知乎专栏,主要介绍知识图谱的相关概念、技术,也包含一些具体实践。看过之前两篇文章(1, 2)的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解。本文将结合实例,对RDF和RDFS/OWL,这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍。其实,RDF、RDFS/OWL是类语义网概念背后通用的基本技术,而知识图谱是其中最广为人知的概念。一、知识图谱的基石:RDFRDF表现形式RDF(Re
知识表示方法简介
1 基本概念 1.1 知识 Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说,知识是经过加工的信息。 Bernstein说知识是特定领域的描述、<em>关系</em>和过程组成。 Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。 信息关联后所形成的信息结构:事实&amp;amp;规则。 1.2 人工智能系统所关心的知识 一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知识、控制...
SVM中原始问题与对偶问题的理解
1. 支持向量机的目的是什么? 对于用于分类的支持向量机来说,给定一个包含正例和反例(正样本点和负样本点)的样本集合,支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,但是不是简单地分看,其原则是使正例和反例之间的间隔最大。 超平面是什么呢?简单地说,超平面就是平面中的直线在高维空间中的推广。那么,对于三维空间,超平面就是平面了。对于更高维的空间,我们
Freebase-FB15k
Freebase是大型的存放结构化数据的仓库,它通过群体共建。FB15k是Freebase的子集。
实体关系抽取入门
引言:信息抽取(Information Extraction,IE)旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。信息抽取的主要任务有:命名实体识别、实体<em>关系</em>抽取、事件抽取、实体消歧。<em>关系</em>抽取(Relation Extracion,RE)是其中的重要子任务之一,主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义<em>关系</em>。实体<em>关系</em>抽取解决了原始文本中目标实体之间的<em>关系</em>分类问题,它也是构建复杂知识...
知识图谱--知识表示
<em>知识表示</em> 标签(空格分隔): 知识图谱 <em>知识表示</em>的原则 利用RDF规范表达 RDF-&amp;amp;gt;Resource - Description - Framework Resource:资源 Description:<em>关系</em> Framework:模型语言和这些描述的语法 SPO(subject主,predicate谓,object宾) 每一个资源的表示用类似于url的表示方法 ...
Mapping of Freebase entities to Wikidata entities 数据集
Mapping of Freebase entities to Wikidata entities <em>数据集</em>
关于信息抽取的整理总结(下)
关于信息抽取的整理总结(下)
关于知识图谱中OWL语言的简要记录
W3C于2002年发布OWL WEB本体语言 OWL- Web Ontology Language OWL的三个子语言: OWL Lite,OWL DL,OWL Full 个人理解,OWL是对RDF的升华,在基础的主谓<em>三元组</em>RDF之上,再加上对于逻辑<em>关系</em>的定义就是OWL语言,三个子语言对应不 同的应用范围Full时候范围最广的 语言范例: 1)exp:演员 owl:equivalent...
能组成三角形的三元组问题
题目描述 <em>三元组</em>定义: 能组成三角形的<em>三元组</em>,如(3,4,5),但(3,5,4)又是一个不同的<em>三元组</em>, 输入要求: 输入3个数为,n,m,p,要求1&lt;=n&lt;100000,1&lt;=m&lt;100000,1&lt;=p&lt;100000,在输入的数以内,有多少个组合<em>三元组</em>,输出其个数,不满足输出为-1 例: 输入: 2 3 3 (中间空格隔开) 输出 :9 当时收到腾讯视频面试的通...
知识图谱知识表示学习:Trans系列(TransE,H,D,A,G,KG2E,TranSparse)
最近在看知识图谱<em>知识表示</em>学习(Representation Learning) 本文转载于https://chuansongme.com/n/1006269942667 引   本期PaperWeekly的主题是基于翻译模型(Trans系列)的<em>知识表示</em>学习,主要用来解决<em>知识表示</em>和推理的问题。表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,<em>知识表示</em>学习主要是面向知识图谱中的实体和<em>关系</em>...
golang知识图谱NLP实战第三节——实体三元组关系抽取
   golang知识图谱NLP实战第一节——整体思路 golang知识图谱NLP实战第二节——解析依存句法分析结果 golang知识图谱NLP实战第三节——实体<em>三元组</em><em>关系</em>抽取   参考上两篇文章的开源代码,这里不重复贴出了,感谢他们开源精神。 1.数据结构和背景知识 CONLL标注格式包含10列,分别为: ——————————————————————————— ID FORM...
论文浅尝 | 用对抗学习做知识表示(NAACL2018)
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1711.04071.pdf代码链接:https:// github.com/cai-lw/KBGAN  本文针对在...
在一个数组中找到三元组,使得三元组内的三个元素加和为0。
这是一道Google面试题目,题目比较容易理解:看例子:Input : arr[] = {0, -1, 2, -3, 1} Output : 0 -1 1 2 -3 1Input : arr[] = {1, -2, 1, 0, 5} Output : 1 -2 1其中一个最简单的想法就是3层循环,对数组进行遍历,找到加和等于0的三个元素,但是这个方法时间复杂度是O(n3)O(n^
第二节 知识表示与知识建模
一、 早期<em>知识表示</em>简介 1.  知识特性:相对正确性、不确定性、可表示性、可利用性 2.  知识分类:常识性知识、领域性知识(作用范围);事实性知识、过程性知识控制知识(作用及表示);确定性知识、不确定性知识(确定性);逻辑性知识、形象性知识(结构及表现形式) 3.  早期<em>知识表示</em>方法:一阶谓词逻辑(例:has_son(X,Y))、产生式规则(IF---THEN---置信度CF)、框架、语义
知识图谱表示
目录   早期知识图谱表示 知识分类 一阶谓词逻辑 (First-Order Logic) Horn逻辑:一阶谓词逻辑的子集 描述逻辑:一阶谓词逻辑的可判定子集 产生式规则 (Production Rule) 框架 (Framework) 语义网络 (Semantic Network) 基于语义网的<em>知识表示</em>框架 RDF和RDFS OWL和OWL2 Fragments SP...
知识图谱—RDF、RDFS、OWL
一、RDF (1)RDF表现形式       RDF(Resource Description Framework),即资源描述框架,其本质是一个数据模型(Data Model)。它提供了一个统一的标准,用于描述实体/资源。简单来说,就是表示事物的一种方法和手段。RDF形式上表示为SPO<em>三元组</em>,有时候也称为一条语句(statement),知识图谱中我们也称其为一条知识,如下图。     ...
知识图谱表示学习
知识图谱是一种精细化的异构网络, 所以对其节点与边的表示学习也是一个热门的问题. 这里的学习依旧是得到它们的低维稠密向量. 参考 论文transr
知识抽取之关系抽取[3]
Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification 学习笔记 来源:ACL2016 问题: 基于深度学习的<em>关系</em>抽取 (Relation Extraction) 主要思路: 本文提出了一个基于最短依赖路径(SDP)的深度学习<em>关系</em>分类模型,文中称为双向递归卷积神经网络模型(BRCNN)...
知识图谱三元组抽取
http://blog.csdn.net/u013412066/article/details/68065518
编程题——能组成三角形的三元组问题,python实现
今天笔试腾讯的技术岗位的数据分析,有个<em>三元组</em>问题 <em>三元组</em>定义: 能组成三角形的<em>三元组</em>,如(3,4,5),但(3,,5,4)又是一个不同的<em>三元组</em>, 输入要求: 输入3个数为,n,m,p,要求1&amp;lt;=n&amp;lt;100000,1&amp;lt;=m&amp;lt;100000,1&amp;lt;=p&amp;lt;100000,在输入的数以内,有多少个组合<em>三元组</em>,输出其个数,不满足输出为-1 例: 输入: 2 33 ...
知识图谱之知识表示
先上两个狠全面的综述或者叫总结: 《<em>知识表示</em>学习研究进展》 基于翻译模型(Trans系列)的<em>知识表示</em>学习 然后是清华大学开源OpenKE:<em>知识表示</em>学习平台 “表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量,<em>知识表示</em>学习主要是面向知识图谱中的实体和<em>关系</em>进行表示学习。使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中,然后进行计算和推理。” <em>知识表示</em>的几个代表模型:距离模型、单层神经网络...
知识抽取(1)
知识抽取(1) 标签(空格分隔): 知识图谱 知识抽取 结构化数据 非结构化数据 信息抽取 难点:结果的准确性和覆盖率 *子任务: 基于触发词的Patteern 基于依存句法分析的Pattern LTP(哈工大自然语言处理平台) 优点 小规模数据容易实现 构建简单 缺点 特定领域模板需要专家 可移植性差一些 难以...
实体关系抽取
实体<em>关系</em>抽取
知识表示方法
基于李磊老师的讲课和ppt 1,产生式表示法:形如  p->q  或if p then q 的语句 产生式与逻辑蕴含的区别:简言之,就是产生式更加松散开放,逻辑蕴涵严格确定 产生式与条件语句的区别:前项可以不是布尔类型,根据冲突消解策略判断语句进行与否(这里不太明白什么意思) 2,语义网络表示法:一个对象与另一个对象具有某种<em>关系</em>(实例,分类,成员,聚类,属性,拥有,时间,位置,相似,推
NLTK学习之四:文本信息抽取
1 信息抽取从数据库中抽取信息是容易的,但对于从自然文本中抽取信息则不那么直观。通常信息抽取的流程如下:它开始于分句,分词,接下来进行词性标注,识别其中的命名实体,最后使用<em>关系</em>识别搜索相近实体间的可能的<em>关系</em>。
基于依存句法分析的开放式中文实体关系抽取
    这一段时间一直在做知识图谱,卡在实体<em>关系</em>抽取这里几个月了,在github上面看到有人使用卷积神经网络训练模型进行抽取,自己也尝试了一下,但是一直苦于没有像样数据去训练,而标注训练集又太费时间了,我不太愿意干体力活。所以采用了一个低档次的方法,基于依存句法分析的实体<em>关系</em>抽取,记录一下心得,方便日后忘记可以再找回来。     本方法参考了github上面的项目和一篇论文,在文章末尾给出,使用...
特定领域概念属性关系抽取方法研究
针对互联网中开放式中文文本<em>关系</em>难以抽取的问题, 提出一个新的<em>关系</em>抽取方法。 为缓解<em>关系</em><em>三元组</em>抽取较难的问题, 给出一个新的基于属性和概念实例的<em>关系</em><em>三元组</em>构造方法, 抽取的大量概念实例<em>关系</em><em>三元组</em>中 不仅包含大量显式<em>关系</em><em>三元组</em> , 还包含部分隐式<em>关系</em><em>三元组</em>。 在此基础上, 针对<em>关系</em><em>三元组</em>含有噪声和错误的
知识图谱向量化表示
作者丨姜天文 学校丨哈工大SCIR博士生 前言 知识图谱主要的目标是用来描述真实世界中间存在的各种实体和概念,以及它们之间的关联<em>关系</em>。知识图谱常被应用于以下几个方面:(1)搜索(2)聊天机器人和问答系统。近年来一部分学者尝试将知识图谱引入到推荐系统中,并且取得了不错的结果。本文选择了八篇知识图谱向量表示的论文进行介绍。 Translating
ltp︱基于ltp的无监督信息抽取模块(事件抽取/评论观点抽取)
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试,笔者私自将其归纳为: 事件抽取(<em>三元组</em>) 观点抽取 “语言云” 以哈工大社会计算与信息检索研究中心研发的 “语言技术平台(LTP)” 为基础,为用户提供高效精准的中文自然语言处理云服务。 pyltp 是 LTP 的 Python 封装,提供了分词,词性标注,命名实体识别,依存句法分析,语义角色...
最新最全nlp中文问答语料对
2018最新最全nlp中文问答语料对,包括常规问答,笑话等
三元组求稀疏矩阵的转置
将非零元素所在的行、列以及它的值构成一个<em>三元组</em>(row,col,value),然后再按某种规律存储这些<em>三元组</em>,这种方法可以节约存储空间。 算法思想 直接按照稀疏矩阵A的<em>三元组</em>表A.value的次序依次顺序转换,并将转换后的<em>三元组</em>放置于<em>三元组</em>表B.value的恰当位置。 为了算出每个<em>三元组</em>的具体位置,设两个辅助向量num[ ]和cpot[ ] 。 ◆ num[col]:统计稀疏矩阵A中第co
表示学习
参考-基于翻译模型(Trans系列)的<em>知识表示</em>学习
阅读笔记:知识表示学习研究进展——知识表示学习简介
论文链接:http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~xrb/publications/JCRD-16_knowledge.pdf过去人类花费大量精力将人类知识组织成结构化的知识系统构建知识库。知识库在智能搜索、智能问答、个性化推荐等任务中起到重要作用。知识库描述现实世界中实体之间的<em>关系</em>,通常以网络的形式组织起来。网络中的...
neo4j初始化批量导入三元组
python代码生成word.csv、relation.csv # 生成map{word:id} map = {} # 词和他的id对应词典 注意id不要为数字 不然会错乱!!! for tuplei in tuples: if not map.get(tuplei[0], 0): map[tuplei[0]] = tuplei[0] if not m...
算法_三元组的数量
{5 3 1}和{7 5 3}是2组不同的等差<em>三元组</em>,除了等差的性质之外,还有个奇妙的地方在于:5^2 – 3^2 – 1^2 = 7^2 – 5^2 – 3^2 = N = 15。 {19 15 11}同{7 5 3}这对<em>三元组</em>也存在同样的性质:19^2 – 15^2 – 11^2 = 7^2 – 5^2 – 3^2 = N = 15。 这种成对的<em>三元组</em>还有很多。当N = 15时,有
人工智能课程实验·过河问题/实验一 知识表示方法
人工智能课程实验·过河问题/实验一 <em>知识表示</em>方法   状态空间法实验。从前有一条河,河的左岸有m(=3)个传教士、m(=3)个野人和一艘最多可乘n(=2)人的小船。约定左岸,右岸和船上
数据结构:三元组
随机生成矩阵,并进行一些简单操作(实验的作业) 代码如下: #define MAX 12500 #include #include typedef struct{ int i,j,e; }triple; typedef struct{ triple data[MAX+1]; int mu,nu,tu; }matrix; matrix A,B,C,D; void crea
知识的表示与知识库
<em>知识表示</em>是人工智能课程三大基础(<em>知识表示</em>、知识推理以及知识应用)之一。在解决实际问题中,通常需要用到多种不同的表示方法,因为每种数据结构都有其优缺点,没有哪种数据结构拥有多种功能,因此需要对知识根据具体应用而采用不同的<em>知识表示</em>方法。
知识图谱1-【什么是RDF?】
RDF(Resource Description Framework)定义 资源描述框架,一种用于描述Web资源的标记语言。RDF是一个处理元数据的XML(标准通用标记语言的子集)应用,使用XML语法和RDF Schema(RDFS)来将元数据描述成为数据模型。 一个RDF文件包含多个资源描述,而一个资源描述是由多个语句构成,一个语句是由资源、属性类型、属性值构成的<em>三元组</em>,表示资源具有的一个属性。
利用三元组求稀疏矩阵的加、减、逆置(c语言)
#include #include typedef struct{ int clo,row; int value; }three; three arr1[100]; three arr2[100]; int top1=0,top2=0;//记录各个<em>三元组</em>的个数 int zero=0; int sum_clo=0,sum_row=0; int ma
斯坦福自然语言处理(1)——三元组的使用
斯坦福自然语言处理学习中的一些摸索的过程,本人也是初学者一名,如有不对的或见解太浅的,还请各位大牛指教和指导!
利用三元组实现稀疏矩阵的操作
生成<em>三元组</em>辅助向量; 返回到<em>三元组</em>的某一位; 修改<em>三元组</em>的某一位;快速转置; 求最大值; 求最小值; 打印结果
Java实用的反编译工具
Java实用的反编译工具,帮助把.class文件解<em>读成</em>.java文件
三元组矩阵的乘法
<em>三元组</em>矩阵的乘法,针对稀疏矩阵: 源代码如下: #include #include #define MAXSIZE 100 //非零元的最大个数 #define MAX_ROW_NUM 20//最大行列数 #define ElenType int #define Status int//返回值类型 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLO
经典算法20--三元组
我们知道矩阵是一个非常强大的数据结构,在动态规划以及各种图论算法上都有广泛的应用,当然矩阵有着不足的地方就是空间和时间 复杂度都维持在N2上,比如1w个数字建立一个矩阵,在内存中会占用1w*1w=1亿的类型空间,这时就会遇到outofmemory。。。那么面 临的一个问题就是如何来压缩矩阵,当然压缩的方式有很多种,这里就介绍一个顺序表的压缩方式:<em>三元组</em>。 一:<em>三元组</em>     有时候我们的矩
5.3矩阵乘积(三元组存储结构)
5.3矩阵乘积(<em>三元组</em>存储结构)
数论之勾股数组(毕达哥拉斯三元组
数论之勾股数组(毕达哥拉斯<em>三元组</em>) 本原勾股数组(PPT)是一个<em>三元组</em>(a,b,c),其中a,b,c无公因数,且满足a² +b² =c²。 很明显存在无穷多个勾股数组(abc同乘以n),下面研究abc没有公因数的情况,先写出一些本原勾股数组: case:(3,4,5) (5,12,13) (8,15,17) (7,24,25) (20,21,29)(9,40,41)(12,35,37
基于知识图谱推理的关系推演
对于知识图谱的关注可以分为两个方面:知识图谱的构建和基于知识图谱数据结构的应用。知识图谱的构建主要关注如何整合结构化、非结构化的数据,实现用统一的语义数据结构如<em>三元组</em>RDF形式的数据存储。基于知识图谱的应用主要关注如何从这种语义数据结构中挖掘、发现、推演出相关的隐藏知识或新知识或者实现更上层的应用如搜索、问答、决策、推荐等,具体可以参考《三个角度理解知识图谱》。本文主要讲一下基于知识图谱推理的<em>关系</em>...
C# 数据结构——三元组与十字链表——稀疏矩阵
采用<em>三元组</em>表示稀疏矩阵,并定义矩阵的加、减、乘运算 正交链表表示稀疏矩阵
【论文笔记】 知识图谱 之 TransE算法(Translating Embedding)
最近对知识图谱比较感兴趣,觉得这会是未来整个人工智能领域的发展方向。知识图谱是对人类知识的结构化总结,试想以后所有我们知道的不知道的事情都能通过知识图谱串在一起,形成一个云图书馆。那么知识图谱是如何建立的呢?下面分享一篇文章,来自刘知远老师15年AAAI的文章。 文章链接:Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, Yang Liu, Xuan Zhu. Le
基于依存关系的空间关系抽取算法
0.引入 空间<em>关系</em>是指存在于实体之间的具有空间特征的<em>关系</em>,如方位<em>关系</em>、距离<em>关系</em>、拓扑<em>关系</em>、层次<em>关系</em>等。空间<em>关系</em>在自然语言描述中一般具有三个部分或者两个层次。三个部分是从认知学的角度出发的将其分为射体、界标和方位词,其中: 射体是空间<em>关系</em>中的主体成分。 方位词是用来描述实体之间的空间方向和位置<em>关系</em>的,通常与其前面的名词构成句子中的处所格。 界标则为射体的方位提供了参照物依据。 例如S1:杯子在桌子上
【Sesame】Triple Store 添加三元数据
Sesame数据库添加triple<em>三元组</em>的方法有很多种,这里讲解两种,即单条添加与批量添加。
对偶问题的理解
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刘知远 | 语义表示学习
本文转载自公众号:人工智能图灵。刘知远,清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在ACL、IJC...
经典算法题15-稀疏矩阵及三元组
一. 引入我们知道矩阵是一个非常强大的数据结构,在动态规划以及各种图论算法上都有广泛的应用。当然矩阵有着不足的地方就是空间和时间复杂度都维持在N²上,比如1w个数字建立一个矩阵,在内存中会占用1w*1w=1亿的类型空间,这时就会遇到outofmemory。。。那么面临的一个问题就是如何来压缩矩阵,当然压缩的方式有很多种,这里就介绍一个顺序表的压缩方式:<em>三元组</em>。二. 介绍<em>三元组</em>有时候我们的矩阵中只有零
从Wikidata上面获取数据及关系的几种方法
Wikidata介绍:Wikidata是维基媒体基金会主持的一个自由的协作式多语言辅助知识库,旨在为维基百科、维基共享资源以及其他的维基媒体项目提供支持。它是Wikipedia、Wikivoyage、Wikisource中结构化数据的中央存储器,并支持免费使用。每个文档都有一个主题或一个管理页面,且被唯一的数字标识。
【数据结构】 稀疏矩阵 转换成三元组
# include # define maxsize 100 //<em>三元组</em>结点: typedef int datatype; typedef struct { int x; int y; datatype value; } Triple; //稀疏矩阵: typedef struct { Triple data[maxsize]; int row; int val; int
设计抽象数据类型三元组并完成一系列操作
#include&lt;stdio.h&gt; #include&lt;stdlib.h&gt; typedef struct{ double element; }Triplet; void creat(Triplet &amp;L, double v1, double v2,double v3) //创建<em>三元组</em> { L.element = (double )malloc(3sizeof(do...
抽象数据类型三元组的定义
已经有一周没写blog啦,以后事情就少很多啦,我会经常更新一部分博客的 ADT Triplet{ 数据对象:D={e1,e2,e3|e1,e2,e3属于ElemSet(定义了<em>关系</em>运算的某个集合) 数据<em>关系</em>;R1={,} 基本操作: InitTriplet(&t,v1,v2,v3) 操作结果:构造了<em>三元组</em>T,元素e1,e2和e3分别被赋以参数v1,v2和v3的值。 DestroyTri
【pyltp】基于python用nlp做知识抽取
前提:如何安装pyltp请查看 https://blog.csdn.net/oqqHun123/article/details/86767537   课题一:基于python用nlp做知识抽取 详细:把一篇文章中的<em>三元组</em>抽出来,例如:中国 首都 北京 调研: Ner:将文章中实体抽出; pyltp进行<em>关系</em>分类;一篇文章基本上是采取分句去一句一句做的。 acl上找近几年的文章,里面有很多想...
数据结构12————马鞍点问题&三元组稀疏矩阵&十字链表稀疏链表的加减法
数据结构学习笔记9————马鞍点问题&amp;<em>三元组</em>稀疏矩阵&amp;十字链表稀疏链表的加减法 1.马鞍点问题 2.<em>三元组</em>稀疏矩阵的加减法 3.十字链表稀疏矩阵的加减法
人工智能之知识表示
人工智能之<em>知识表示</em> 知识是人们在改造客观世界的实践活动中积累起来的认识和经验。 认识:对事物现象、本质、属性、状态、<em>关系</em>、运动的认识 经验:解决问题的微观方法和宏观方法
三元组--数据结构
摘自《数据结构:C语言版》(严蔚敏,吴伟民编著)第12页例1-7。 抽象数据类型Tiplet的表现与实现。 C语言(本书未直接采用类和对象等设施,而是从C语言中精选了一个核心子集,并增添C++语言的引用调用参数传递方式等,构成一个类C描述语言)源代码如下: # include # include # define TRUE 1 # define FALSE 0 # define
稀疏矩阵三元组求转置
具体什么是稀疏矩阵,可以参见下面博客 http://blog.csdn.net/tiredoy/article/details/24435443 http://c.biancheng.net/cpp/html/969.html 下面是参考了部分博客后,自己实现的代码,其中有好多问题,在调试解决的过程中,解决了问题,并收获了很多。参见具体注释。 #includ
有效的三角形
给出三个正数a,b,c,判断是否可以构成三角形 bool IsValidTriangle(int a, int b, int c) { return a + b &amp;gt; c &amp;amp;&amp;amp; a + c &amp;gt; b &amp;amp;&amp;amp; b + c &amp;gt; a; }
SVM的原问题和对偶问题模型
这两天,我翻开沉压已久的学习笔记,看到了当初总结的SVM学习心得,为了避免不小心弄丢了,就在这里重新记录一下吧,希望对初学机器学习理论并热爱公式推导的朋友有所帮助。SVM作为一种经典的机器学习算法,在处理“小样本”问题时效果非常显著。本文主要分成三大部分,第一部分介绍一些基本知识,这些知识在SVM的公式推导过程中会用到,所以最先介绍。第二部分针对<em>数据集</em>线性可分的情况,推导SVM的原问题和对偶问题表达
开源开放 | Gowild 狗尾草“七律”知识图谱进入 OpenKG,开放 8000 万中文百科知识三元组数据...
项目网站:https://ai.gowild.cn/kgOpenKG发布地址:http://openkg.cn/dataset/7lore狗尾草科技:https://...
三元组,二元组,排列组合
""" 算法题:二元组 Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, and ...
稀疏矩阵与三元组的相互变换
<em>三元组</em>的表示(1)、目的:对于在实际问题中出现的大型的稀疏矩阵,若用常规分配方法在计算机中储存,将会产生大量的内存浪费,而且在访问和操作的时候也会造成大量时间上的浪费,为了解决这一问题,从而善生了多种解决方案。(2)、由于其自身的稀疏特性,通过压缩可以大大节省稀疏矩阵的内存代价。具体操作是:将非零元素所在的行、列以及它的值构成一个<em>三元组</em>(i,j,v),然后再按某种规律存储这些<em>三元组</em>,这种方法可以节...
python 三元组找上下位相同的词
import jieba import nltk f=open("corpus.txt", 'r', encoding='utf-8',) sents=[] for line in f: sents.extend(jieba.cut(line.strip())) finder=nltk.collocations.TrigramCollocationFinder .from_words(sen
人工智能:第二章 知识表示方法
第二章 <em>知识表示</em>方法 教学内容:本章讨论<em>知识表示</em>的各种方法,是人工智能课程三大内容(<em>知识表示</em>、知识推理、知识应用)之一,也是学习人工智能其他内容的基础。 教学重点:状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法。 教学难点:状态描述与状态空间图示、问题归约机制、置换与合一。 教学方法:课堂教学为主,同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问、收集学生学习情况,充分利用网络课
线性代数齐次方程求解与非齐次方程的解的关系
非齐次线性方程组的任意两个解之差是对应的齐次线性方程组的解。 非齐次线性方程组的解与对应的齐次线性方程组的解之和还是非齐次线性方程组的解。 所以,如果知道非齐次线性方程组的某个解X,那么它的任意一个解x与X的差x-X,一定是对应的齐次线性方程组的解,所以非齐次线性方程组的通解x=X+Y,Y是对应的齐次线性方程组的通解,而Y是某个基础解系的线性组合,Y=k1ξ1+k2ξ2+...+krξr。...
Pytorch (三)数据加载与处理
数据加载和处理教程 了解如何从非平凡的<em>数据集</em>加载和预处理/扩充数据。 导入包: from __future__ import print_function ,division import os import torch import pandas as pd from skimage import io, transform import numpy as np import ma...
知识图谱的知识表现方法回顾与展望
基于深度学习与图数据库构建中文商业知识图谱的探索研究
java聊天程序--用java编写的聊天程序,具有聊天界面,可以实现两两之间的对话下载
免费分享~用java编写的聊天程序,具有聊天界面,可以实现两两之间的对话。使用GUI和socket以及多线程,聊天软件是学习java的一个极好的练手工具。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/renshengrumenglibing/2852732?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/renshengrumenglibing/2852732?utm_source=bbsseo[/url]
Cocos2d-x使用Cocos Studio制作界面并应用---之游戏开发《赵云要格斗》下载
《赵云要格斗》系列博文对应的代码与资源,不懂处看博文:http://blog.csdn.net/evankaka/article/details/42883881 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/evankaka/8431907?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/evankaka/8431907?utm_source=bbsseo[/url]
sql server中分布式查询下载
sql server中分布式查询随笔(链接服务器(sp_addlinkedserver)和远程登录映射(sp_addlinkedsrvlogin)使用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/AlsDin/2391317?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/AlsDin/2391317?utm_source=bbsseo[/url]
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