2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、概率圖模型能很好處理不確定性,一階邏輯可以簡潔地表示知識,將概率與邏輯整合在同一個表示之中一直是人工智能領(lǐng)域的一個長期目標(biāo)。Markov邏輯網(wǎng)是公式附加權(quán)值的一階邏輯知識庫,且可作為構(gòu)建Markov網(wǎng)的模板。
   傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法是基于數(shù)據(jù)間的獨立同分布,并假設(shè)這些數(shù)據(jù)具有相同的結(jié)構(gòu)。但是在現(xiàn)實的Web世界中,存在著大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)本身不但具有復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而且數(shù)據(jù)外部通過超鏈接、引用等聯(lián)系起來構(gòu)成關(guān)系數(shù)據(jù)集合。傳統(tǒng)的

2、統(tǒng)計方法忽略了這些數(shù)據(jù)間的關(guān)系結(jié)構(gòu),而這些“關(guān)系”卻含有更多深層次的語義信息。
   統(tǒng)計關(guān)系學(xué)習(xí)就是針對“關(guān)系”的學(xué)習(xí)方法,集一階邏輯/關(guān)系表示、不確定性處理和機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘于一體,其目的是挖掘關(guān)系數(shù)據(jù)中的似然模型。Markov邏輯網(wǎng)是一種將Markov網(wǎng)與一階邏輯相結(jié)合的統(tǒng)計關(guān)系學(xué)習(xí)模型,已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的一個重要研究熱點,在互聯(lián)網(wǎng)、社會網(wǎng)、計算生物學(xué)、普適計算等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
   本文重點研究了Marko

3、v邏輯網(wǎng)在Web領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用。主要工作歸納如下:
   1. 研究了Markov邏輯網(wǎng)相關(guān)理論。
   本文首先介紹了Markov邏輯網(wǎng)的理論基礎(chǔ),即概率圖模型、Markov隨機(jī)場/Markov網(wǎng)和一階邏輯。然后研究了Markov邏輯網(wǎng)的概念與特性,包括閉Markov邏輯網(wǎng)、三大基本假設(shè)和Markov邏輯網(wǎng)的知識庫。最后討論了Markov邏輯網(wǎng)的權(quán)值學(xué)習(xí)算法和推理算法。
   2. 將Markov邏輯網(wǎng)應(yīng)用到文

4、本分類中在統(tǒng)計關(guān)系學(xué)習(xí)中,可以通過關(guān)系(邏輯)來很好的表示知識,故文本分類問題的Markov邏輯表示也十分的簡潔。實驗結(jié)合了判別式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)算法,MC-SAT、吉布斯抽樣和模擬退火等推理算法,結(jié)果表明基于Markov邏輯網(wǎng)的分類方法能夠取得比傳統(tǒng)KNN分類算法更好的效果。
   3. 將Markov邏輯網(wǎng)應(yīng)用到重復(fù)數(shù)據(jù)刪除中本文給出了如何用少量的謂詞公式來描述重復(fù)數(shù)據(jù)刪除問題中不同方面的本質(zhì)特征,并將Markov邏輯表示的各方面

5、組合起來形成各種模型。實驗采用了判別式訓(xùn)練的學(xué)習(xí)算法和MC-SAT推理算法,結(jié)果表明基于Markov邏輯網(wǎng)的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除方法涵蓋了經(jīng)典的Fellegi-Sunter模型,其效果明顯優(yōu)于基于聚類算法和基于相似度計算的方法,且可以通過Markov邏輯網(wǎng)構(gòu)建此類問題的統(tǒng)一框架。
   4. 總結(jié)了Markov邏輯網(wǎng)在Web領(lǐng)域的其他潛在應(yīng)用針對信息抽取問題,本文僅從如何檢測域邊界的角度出發(fā),構(gòu)建了Markov邏輯網(wǎng),雖然不太完善,但其

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