Graf semula jadi merangkumi pelbagai struktur graf yang memodelkan hubungan antara entiti dalam pelbagai senario dunia sebenar. Graf kejadian bersama, graf petikan dan graf teks ialah semua contoh graf semula jadi yang menangkap jenis perhubungan yang berbeza dan digunakan secara meluas dalam aplikasi berbeza dalam bidang Kepintaran Buatan.
Graf kejadian bersama mewakili kejadian bersama item dalam konteks tertentu. Ia biasanya digunakan dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi seperti pembenaman perkataan, di mana perkataan yang kerap berlaku bersama dalam konteks yang serupa diwakili lebih dekat antara satu sama lain dalam graf. Sebagai contoh, dalam korpus teks, jika perkataan "kucing" dan "anjing" sering muncul bersama-sama, ia akan dipautkan dalam graf kejadian bersama, menunjukkan hubungan yang kukuh antara mereka berdasarkan pola kejadian bersama mereka.
Graf petikan, sebaliknya, memodelkan hubungan antara kertas akademik melalui petikan. Setiap nod dalam graf mewakili kertas, dan tepi menunjukkan petikan antara kertas. Graf petikan adalah penting untuk tugas seperti sistem pengesyoran akademik, yang memahami perhubungan petikan antara kertas boleh membantu mengenal pasti penyelidikan yang berkaitan dan membina graf pengetahuan untuk meningkatkan perolehan maklumat.
Graf teks ialah satu lagi jenis graf semula jadi yang penting yang mewakili hubungan antara entiti teks seperti ayat, perenggan atau dokumen. Graf ini menangkap hubungan semantik antara unit teks dan digunakan dalam tugas seperti ringkasan dokumen, analisis sentimen dan klasifikasi teks. Dengan mewakili data teks sebagai graf, ia menjadi lebih mudah untuk menggunakan algoritma berasaskan graf untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Dalam konteks Pembelajaran Berstruktur Neural dengan TensorFlow, latihan dengan graf semula jadi melibatkan memanfaatkan struktur yang wujud ini untuk meningkatkan proses pembelajaran. Dengan menggabungkan teknik regularisasi berasaskan graf ke dalam latihan rangkaian saraf, model boleh menangkap maklumat hubungan yang terdapat dalam graf semula jadi dengan berkesan. Ini boleh membawa kepada generalisasi, keteguhan dan prestasi yang lebih baik, terutamanya dalam tugasan di mana maklumat perhubungan memainkan peranan penting.
Untuk meringkaskan, graf semula jadi, termasuk graf kejadian bersama, graf petikan dan graf teks, merupakan komponen penting dalam pelbagai aplikasi AI, memberikan cerapan berharga tentang perhubungan dan struktur yang terdapat dalam data dunia sebenar. Dengan menyepadukan graf semula jadi ke dalam proses latihan, Pembelajaran Berstruktur Neural dengan TensorFlow menawarkan rangka kerja yang berkuasa untuk memanfaatkan maklumat hubungan yang tertanam dalam graf ini untuk pembelajaran dan prestasi model yang dipertingkatkan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Asas EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Bagaimanakah seseorang boleh menggunakan lapisan benam untuk menetapkan paksi yang betul secara automatik untuk plot perwakilan perkataan sebagai vektor?
- Apakah tujuan pengumpulan maksimum dalam CNN?
- Bagaimanakah proses pengekstrakan ciri dalam rangkaian neural convolutional (CNN) digunakan pada pengecaman imej?
- Adakah perlu menggunakan fungsi pembelajaran tak segerak untuk model pembelajaran mesin yang dijalankan dalam TensorFlow.js?
- Apakah parameter bilangan perkataan maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bolehkah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk mencari perkataan yang paling kerap?
- Apa itu TOCO?
- Apakah hubungan antara beberapa zaman dalam model pembelajaran mesin dan ketepatan ramalan daripada menjalankan model?
- Adakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow menghasilkan set data latihan tambahan berdasarkan data graf semula jadi?
- Apakah API jiran pek dalam Pembelajaran Berstruktur Neural TensorFlow?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals