Естествените графики обхващат разнообразна гама от графични структури, които моделират връзки между обекти в различни сценарии от реалния свят. Графиките на съвместно срещане, графите на цитиране и текстовите графики са примери за естествени графики, които улавят различни типове връзки и се използват широко в различни приложения в областта на изкуствения интелект.
Графиките на съвместна поява представляват съвместната поява на елементи в даден контекст. Те обикновено се използват в задачи за обработка на естествен език, като например вграждане на думи, където думи, които често се срещат едновременно в подобни контексти, са представени по-близо една до друга в графиката. Например, в текстов корпус, ако думите „котка“ и „куче“ често се появяват заедно, те ще бъдат свързани в графиката на съвместно срещане, което показва силна връзка между тях въз основа на техните модели на съвместно срещане.
Графиките за цитиране, от друга страна, моделират връзките между академичните статии чрез цитати. Всеки възел в графиката представлява документ, а ръбовете показват цитати между статиите. Графиките на цитиране са от решаващо значение за задачи като системи за академични препоръки, където разбирането на връзките на цитиране между документите може да помогне за идентифициране на подходящи изследвания и изграждане на графики на знания за подобряване на извличането на информация.
Текстовите графики са друг важен тип естествена графика, която представлява връзки между текстови единици като изречения, абзаци или документи. Тези графики улавят семантични връзки между текстови единици и се използват в задачи като обобщаване на документи, анализ на настроението и класификация на текст. Чрез представяне на текстови данни като графика става по-лесно да се прилагат базирани на графики алгоритми за различни задачи за обработка на естествен език.
В контекста на Neural Structured Learning с TensorFlow, обучението с естествени графики включва използване на тези присъщи структури за подобряване на учебния процес. Чрез включването на базирани на графики техники за регулиране в обучението на невронни мрежи, моделите могат ефективно да улавят релационната информация, присъстваща в естествените графики. Това може да доведе до подобрено обобщаване, устойчивост и производителност, особено при задачи, при които релационната информация играе решаваща роля.
За да обобщим, естествените графики, включително графики на съвместни събития, графики на цитати и текстови графики, са основни компоненти в различни приложения на AI, предоставяйки ценна представа за връзките и структурите, присъстващи в данните от реалния свят. Чрез интегриране на естествени графики в процеса на обучение, Neural Structured Learning с TensorFlow предлага мощна рамка за използване на релационната информация, вградена в тези графики, за подобрено моделно обучение и ефективност.
Други скорошни въпроси и отговори относно Основи на EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как може да се използва слой за вграждане, за да се присвоят автоматично правилни оси за диаграма на представяне на думи като вектори?
- Каква е целта на максималното обединяване в CNN?
- Как се прилага процесът на извличане на характеристики в конволюционна невронна мрежа (CNN) за разпознаване на изображения?
- Необходимо ли е да се използва функция за асинхронно обучение за модели за машинно обучение, работещи в TensorFlow.js?
- Какъв е параметърът за максимален брой думи на TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Може ли API на TensorFlow Keras Tokenizer да се използва за намиране на най-често срещаните думи?
- Какво е TOCO?
- Каква е връзката между редица епохи в модел на машинно обучение и точността на прогнозата от изпълнението на модела?
- Приложният програмен интерфейс (API) за съседи на пакета в Neural Structured Learning на TensorFlow създава ли разширен набор от данни за обучение въз основа на естествени графични данни?
- Какво представлява API за съседи на пакета в невронно структурирано обучение на TensorFlow?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals