基于知识表示学习的实时语义数据流推理OA北大核心CSTPCD
REAL-TIME SEMANTIC DATA STREAM REASONING BASED ON KNOWLEDGE REPRESENTATION LEARNING
传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求.因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中.将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出.实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语…查看全部>>
高峰;熊辉;顾进广
武汉科技大学计算机科学与技术学院 湖北 武汉430065湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 湖北 武汉430065
信息技术与安全科学
实时语义推理语义数据流处理知识表示学习
《计算机应用与软件》 2022 (2)
模块化机械臂分拣系统三维情景推理与交互算法研究
26-31,94,7
国家自然科学基金项目(U1836118,61673304)国家社科基金重大计划项目(11&ZD189)湖北省自然科学基金项目(2018CFB194).
评论