大数据“喂养”红利下，知识图谱如何走上新道路？

怎样获取种种常识的高质量持续化暗示。当前常识图谱的暗示进修，不管是基于奈何的进修原则，都不行停止地发生语义丧失。标记化的常识一旦向量化后，大量的语义信息被扬弃，只能表达异常恍惚的语义相似相关。如作甚常识图谱习得高质量的持续化暗示如故是个开放题目。 如安在深度进修模子中融合知识常识。大量的现实使命（诸如对话、问答、阅读领略等等）必要呆板领略知识。知识常识的稀缺严峻阻碍了通用人工智能的成长。怎样将知识引入到深度进修模子将是将来人工智能研究规模的重大挑衅，同时也是重大机会。

（编辑：湖南网）

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