分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。总之,分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称,包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。

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题目

知识图谱的生成式对抗零样本关系学习:Generative Adversarial Zero-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs

简介

大规模知识图谱(KGs)在当前的信息系统中显得越来越重要。为了扩大知识图的覆盖范围,以往的知识图完成研究需要为新增加的关系收集足够的训练实例。本文考虑一种新的形式,即零样本学习,以摆脱这种繁琐的处理,对于新增加的关系,我们试图从文本描述中学习它们的语义特征,从而在不见实例的情况下识别出看不见的关系。为此,我们利用生成性对抗网络(GANs)来建立文本与知识边缘图域之间的联系:生成器学习仅用有噪声的文本描述生成合理的关系嵌入。在这种背景下,零样本学习自然转化为传统的监督分类任务。从经验上讲,我们的方法是模型不可知的,可以应用于任何版本的KG嵌入,并在NELL和Wikidataset上产生性能改进。

作者 Pengda Qin,Xin Wang,Wenhu Chen,Chunyun Zhang,Weiran Xu1William Yang Wang

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