MARKOV逻辑网相关论文
随着互联网的蓬勃发展,互联网越来越成为民众表达自己利益诉求、发泄自己情感以及跟其他民众进行思维讨论碰撞的一个新平台。但由......
概率图模型能很好处理不确定性，一阶逻辑可以简洁地表示知识，将概率与逻辑整合在同一个表示之中一直是人工智能领域的一个长期目标。......
蛋白质三级结构预测是生物信息学上的一大挑战，至今为止还没有好的方法能够获得期望的预测效果。利用从头预测方法对蛋白质三级结构......
将概率图模型和一阶逻辑理论结合在一起，并用单一的简单形式表述是人工智能长久以来的一个目标，我们可以使用概率图模型来高效的处理......
Markov逻辑网是解决人工智能问题的一个工具，是一阶逻辑与Markov网相结合的统计关系学习方法。现有的Markov逻辑网学习算法主要有最......
复杂性问题和不确定性问题一直以来是人工智能界的核心问题，Markov逻辑网可以同时处理这两个问题。Markov逻辑网是将一阶谓词逻辑与......
应用机器学习方法处理机器阅读的相关任务是人工智能的长远目标,但通常需要大量的人工监督操作.研究一种无监督学习在机器阅读的一......
传统同类独立同概率分布的链接预测方法会带来很大的噪声,导致预测效果很差,将Markov逻辑网应用到链接预测中,旨在改善这一问题。M......
传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规......
为解决Web数据集成中大量事件表象语句共指现实世界同一事件,导致数据冗余问题,提出一种基于Markov逻辑网的事件表象统一方法。该......
Markov逻辑网（MIJN）是一种重要的统计关系模型，目前其学习问题主要采用确定性的优化方法，所求的解不够简洁、易陷入局部极值．针对这些问......
在数据集成中,如何准确地解决数据冲突是关系集成数据质量的关键问题.现有的方法主要针对单个属性进行冲突解决,由于没有区分不同......
针对传统实体关系抽取需要预先指定关系类型和制定抽取规则等无法胜任大规模文本的情况，开放式信息抽取（Open Information Extractio......
通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法，提出一种基于后验概率的参数估计方法，该方法采用正态先验分布，用伪......
介绍了M arkov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC-SAT、吉......
为充分利用过期训练数据和数据结构相关性进行新领域的学习，提出一种基于Markov逻辑网的迁移学习方法。该方法对源域与目标域的谓词......
介绍Markov逻辑网的理论模型,阐述Markov逻辑网的结构和参数学习算法及2种基本类型的推理,从命名实体识别、实体关系抽取和实体解......
基于信任的推荐系统是利用信任的实体进行项目推荐,然而信任是一个复杂的概念,对信任进行传播和预测是一项重要的任务。提出了用一......
为解决虚假评论识别的问题,该文提出一种基于Markov逻辑网的虚假评论识别方法。首先,对虚假评论内容和评论者行为的特点进行分析,......
链接数据是一种基于语义技术在互联网上发布和共享数据的方法。语义网不仅仅是将互联网上的数据以一种机器可理解的方式进行表达，它......
实体之间的关系抽取是信息抽取中倍受关注的一个重要的研究方向,也是自然语言领域的热点问题之一。在传统的中文关系抽取中,研究的......
互联网的迅猛发展使网络媒体对社会很多领域的影响越来越大,因此分析网络舆情具有极其重要的意义。在现有的网络舆情研究中,网络信......
知识在机器理解、语义Web中有着重要作用。近年来从非结构化、半结构化Web数据中自动知识获取技术得到了广泛地研究,然而从这些数......
本论文对旅游个性化推荐进行了研究,对特定领域的非结构化自由文本进行领域概念的实例、属性和属性值的实体识别与抽取,构建了云南......
