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知识的特性

1.相对正确性   不同框架不同理解,牛顿与爱因斯坦理论

“知识来源于人们对客观世界运动规律的正确认识,但虽然都是正确认知,在客观环 境变化或不同条件下,知识的正确性就要接受检验,必要时需要对原有的知识加以 修正或补充”

2.知识的确定与不确定性   大概率的可能下午两点气温高

3.知识的发展性

可解释性?思维链

多视图学习?对同一组样本的不同特征描述方式。从文本内容、作者信息等不同视角

发展

1.语义网络

节点(可带有属性),边

LISP表示/图表示

LISP表示?一种以列表(list) 为核心数据结构的语言,程序和数据都用列表表示

        1.三元组列表法
用 (关系 主体 客体) 形式表示知识。
例如:
(is-a 狗 哺乳动物)
(has-property 狗 四条腿)
(lives-in 狗 人类家庭)

        可将多个三元组组成知识库列表,适合存储事实和简单查询。

        2.属性-值列表法
以对象为中心,用 ((属性 . 值) ...) 形式组织。
例如:
(setq 狗
'((is-a . 哺乳动物)
(has-property . (四条腿 会叫))
(lives-in . 人类家庭)))

        便于按对象访问属性,结构清晰。

         3.帧式结构表示法
采用结构化方式,包含类、父类、槽、方法等。
例如:
(setq frame-狗
'(:class animal
:superclass 哺乳动物
:slots ((legs :value 4)
(sound :value "bark"))
:methods ((bark () (print "Woof!")))))

        表达能力强,适合复杂知识建模和继承推理。

优点:表示自然,易于理解;结构化知识表示

2.产生式系统

if -then 结构  基于规则的

匹配代价高

3.框架系统

框架-槽slot-侧面facet

数据仓库?典型架构:

  1. 数据源层

    • 来自各种系统:关系数据库、日志文件、API、Excel 等。
  2. ETL 层(Extract, Transform, Load):

    • 抽取(Extract):从源系统获取数据。
    • 转换(Transform):清洗、去重、格式统一、计算衍生字段。
    • 加载(Load):将处理后的数据存入数据仓库。
  3. 数据存储层

    • 核心数据仓库(如 Snowflake、Redshift、Greenplum)
    • 可能包含:ODS(操作数据存储)、DW(数据仓库)、DM(数据集市)
  4. 数据服务层

    • 提供接口供 BI 工具(如 Tableau、Power BI)、报表系统、机器学习平台使用。

全面,不够灵活,构建代价高

4.描述逻辑

精确,消除歧义

5.语义网

节点,弧,指针(解释)

RDFresource description framework

6.统计表示学习

实体间的隐式关系,表示为向量

自然语言中:word2vec,doc2vec

如何判断表示好坏

1.同样长度向量,表示的内容越多越好

2.准确率高,任务目标越优秀越好

3.后续任务越简单越好,自监督学习

分类

1.监督式表示学习

监督字典学习,多层感知机,神经网络

2.无监督

无监督字典学习,聚类,PCA,矩阵分解

表示学习优势

1.提升计算效率   降维,相似度计算等

2.缓解数据稀疏

3.异质信息融合

浅层特征学习kernal高维,深度特征学习

bert?双向,掩码,下一句预测,微调

http://www.dtcms.com/a/413190.html

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