知识图谱深度学习机器学习
时间: 2025-04-27 20:33:17 浏览: 21
### 知识图谱、深度学习与机器学习的关系
知识图谱是一种用于描述实体及其关系的形式化结构,可以有效地表达领域内的专业知识。通过将这些知识编码成图形结构,使得计算机能够理解和处理人类语言中的语义信息[^1]。
#### 机器学习与深度学习的区别
机器学习是一类算法和技术,它使计算设备能够在不进行明确编程的情况下从经验(即数据)中自动改进其性能;而深度学习则是机器学习的一个子集,专注于模拟大脑神经元工作方式的人工神经网络架构来解决特定类型的模式识别问题[^3]。
#### 结合两者优势的应用场景
当把知识图谱同深度学习相结合时,可以创建更加智能化的代理系统。这种组合不仅增强了系统的推理能力,还允许它们利用已有的背景知识来进行更精确的任务执行和服务提供[^2]。例如,在医疗保健行业里,基于 BERT+LSTM+CRF 的深度学习模型被用来构建高效的医学问答平台,并实现了良好的效果展示[^4]。
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')
def answer_question(question, context):
inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
start_scores, end_scores = model(**inputs)
all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"].tolist()[0])
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores) : torch.argmax(end_scores)+1])
return answer.replace(" ##", "")
```
此代码片段展示了如何使用预训练好的BERT模型来实现简单的问题回答功能,这正是知识图谱和深度学习结合的一种体现形式之一。
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