什么是知识增强嵌入?(Knowledge-Augmented Embeddings)
什么是知识增强嵌入?(Knowledge-Augmented Embeddings)
知识增强嵌入(KAE)是结合知识图谱(Knowledge Graph, KG)与嵌入模型的一种方法,旨在提高模型的可解释性(Interpretability)和准确性(Accuracy)。它通过将结构化知识显式地融入嵌入向量,使得模型在语义理解和推理能力上更具优势。
Embedding Model(嵌入模型)
Embedding Model(嵌入模型)
嵌入模型是一种用于将离散数据(如文本、图像、用户行为等)映射到高维或低维向量空间的机器学习模型。这种表示方式使得相似的输入在向量空间中的距离更近,方便计算机进行高效存储、检索和计算。
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