知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合

知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合數(shù)智創(chuàng)新變革未來以下是一個《知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合》PPT的8個提綱：知識圖譜概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識表示學(xué)習(xí)知識圖譜嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的結(jié)合知識圖譜的應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展總結(jié)與展望目錄Contents知識圖譜概述知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合知識圖譜概述知識圖譜概述1.知識圖譜是一種語義網(wǎng)絡(luò)，用于描述客觀世界中的概念、實體以及它們之間的關(guān)系。2.知識圖譜通過對大量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，抽取出有用的知識，并以圖的形式進行表示和存儲。3.知識圖譜的應(yīng)用范圍廣泛，包括搜索引擎、智能問答、推薦系統(tǒng)等。知識圖譜是一種以圖結(jié)構(gòu)表示知識的模型，通過對大量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，抽取出有用的知識，并以圖的形式進行表示和存儲。知識圖譜中的節(jié)點表示實體或概念，邊則表示它們之間的關(guān)系。知識圖譜具有高度的語義表達能力和可擴展性，因此被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、智能問答、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，知識圖譜的重要性逐漸凸顯，成為信息處理和智能交互的關(guān)鍵技術(shù)之一。知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)1.知識抽取：從文本、圖像等數(shù)據(jù)源中抽取出有用的知識。2.知識表示：將抽取出的知識以圖的結(jié)構(gòu)進行表示和存儲。3.知識融合：將不同來源的知識進行融合，形成一個統(tǒng)一的知識圖譜。知識圖譜的構(gòu)建技術(shù)包括知識抽取、知識表示和知識融合等多個方面。其中，知識抽取是從文本、圖像等數(shù)據(jù)源中抽取出有用的知識的過程，需要借助自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)。知識表示則將抽取出的知識以圖的結(jié)構(gòu)進行表示和存儲，便于后續(xù)的查詢和分析。知識融合則需要將不同來源的知識進行融合，形成一個統(tǒng)一的知識圖譜，以便于更全面地支持各種應(yīng)用。知識圖譜概述知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式1.知識圖譜可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供豐富的語義信息。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對知識圖譜的高效處理和查詢。3.知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合可以提高智能系統(tǒng)的性能和魯棒性。知識圖譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式可以有多種，例如將知識圖譜作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入之一，或者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的嵌入向量與知識圖譜進行結(jié)合等。通過結(jié)合知識圖譜的語義信息和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效處理能力，可以提高智能系統(tǒng)的性能和魯棒性，進一步拓展知識圖譜的應(yīng)用范圍。知識圖譜的應(yīng)用場景1.搜索引擎：通過知識圖譜提高搜索結(jié)果的質(zhì)量和準確性。2.智能問答：通過知識圖譜實現(xiàn)自然語言問答和智能推薦。3.推薦系統(tǒng)：通過知識圖譜提高推薦結(jié)果的個性化和精準度。知識圖譜的應(yīng)用場景非常廣泛，其中最常見的是搜索引擎、智能問答和推薦系統(tǒng)。在搜索引擎中，知識圖譜可以幫助提高搜索結(jié)果的質(zhì)量和準確性，用戶可以通過自然語言查詢得到更加準確和全面的信息。在智能問答系統(tǒng)中，知識圖譜可以實現(xiàn)自然語言問答和智能推薦，提高用戶體驗和服務(wù)質(zhì)量。在推薦系統(tǒng)中，知識圖譜可以提高推薦結(jié)果的個性化和精準度，為用戶提供更加個性化的服務(wù)。知識圖譜概述知識圖譜的發(fā)展趨勢1.知識圖譜的規(guī)模和復(fù)雜度將不斷提高。2.知識圖譜將與自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)進行更加緊密的結(jié)合。3.知識圖譜將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，成為人工智能的重要組成部分。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和技術(shù)的不斷進步，知識圖譜的規(guī)模和復(fù)雜度將不斷提高，能夠處理更加復(fù)雜和細致的知識關(guān)系。同時，知識圖譜也將與自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)進行更加緊密的結(jié)合，實現(xiàn)更加高效和智能的信息處理和交互方式。未來，知識圖譜將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，成為人工智能的重要組成部分，為人類提供更加智能和便捷的服務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型，由神經(jīng)元和突觸組成，通過訓(xùn)練調(diào)整權(quán)重完成特定任務(wù)。2.前向傳播和反向傳播：前向傳播是將輸入數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到輸出結(jié)果，反向傳播是根據(jù)誤差調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的過程。3.常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型：介紹常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，如全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以及它們的原理和應(yīng)用場景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源和早期發(fā)展：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源和早期發(fā)展歷程，包括感知機的提出和應(yīng)用。2.深度學(xué)習(xí)的崛起：介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的影響，以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音、圖像、自然語言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展趨勢：探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展趨勢，包括更高效的訓(xùn)練算法、更強大的硬件支持等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧和優(yōu)化方法1.常見的訓(xùn)練技巧：介紹一些常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧，如批次歸一化、權(quán)重剪枝等，以及它們的作用和實現(xiàn)方式。2.優(yōu)化方法的選擇：介紹不同的優(yōu)化方法，如梯度下降、Adam等，以及如何選擇適合特定任務(wù)的優(yōu)化方法。3.超參數(shù)調(diào)整：介紹如何調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小等，以提高模型的訓(xùn)練效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺中的應(yīng)用1.圖像分類和目標檢測：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算機視覺中的應(yīng)用，包括圖像分類和目標檢測等任務(wù)，以及常見的數(shù)據(jù)集和評估指標。2.語義分割和實例分割：介紹語義分割和實例分割的原理和實現(xiàn)方法，以及它們在計算機視覺中的應(yīng)用場景。3.神經(jīng)風(fēng)格遷移和生成對抗網(wǎng)絡(luò)：介紹神經(jīng)風(fēng)格遷移和生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和實現(xiàn)方法，以及它們在計算機視覺中的創(chuàng)意應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)1.文本分類和情感分析：介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用，包括文本分類和情感分析等任務(wù)，以及常見的數(shù)據(jù)集和評估指標。2.機器翻譯和文本生成：介紹機器翻譯和文本生成的原理和實現(xiàn)方法，以及它們在自然語言處理中的應(yīng)用場景。3.語言模型和預(yù)訓(xùn)練模型：介紹語言模型和預(yù)訓(xùn)練模型的原理和實現(xiàn)方法，以及它們在自然語言處理中的重要作用和應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速和部署1.硬件加速技術(shù)：介紹常見的硬件加速技術(shù)，如GPU、TPU等，以及它們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理性能的提升。2.模型壓縮和量化：介紹模型壓縮和量化的原理和實現(xiàn)方法，以及它們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署效率和準確性的影響。3.邊緣設(shè)備部署：介紹如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到邊緣設(shè)備上，實現(xiàn)離線推理和低延遲響應(yīng)，以及面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用知識表示學(xué)習(xí)知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合知識表示學(xué)習(xí)知識表示學(xué)習(xí)概述1.知識表示學(xué)習(xí)是一種將知識圖譜中的實體和關(guān)系表示為向量空間中的向量的方法。2.通過學(xué)習(xí)實體和關(guān)系的向量表示，可以實現(xiàn)對知識的語義信息進行建模，進而支持各種自然語言處理任務(wù)。3.知識表示學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了知識圖譜領(lǐng)域的重要研究方向之一，引起了廣泛的關(guān)注和研究。知識表示學(xué)習(xí)的基本模型1.知識表示學(xué)習(xí)的基本模型包括距離模型、雙線性模型和張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。2.距離模型將實體和關(guān)系表示為向量空間中的向量，通過計算向量之間的距離來判斷實體和關(guān)系之間的相似度。3.雙線性模型和張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則更加復(fù)雜，通過引入更多的參數(shù)和非線性變換來更好地建模實體和關(guān)系之間的語義信息。知識表示學(xué)習(xí)知識表示學(xué)習(xí)的優(yōu)化方法1.知識表示學(xué)習(xí)的優(yōu)化方法包括隨機梯度下降、Adagrad、Adam等。2.這些優(yōu)化方法用于最小化知識表示學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)，以提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。3.不同的優(yōu)化方法在不同的應(yīng)用場景下可能會有不同的表現(xiàn)，需要根據(jù)具體任務(wù)進行選擇和優(yōu)化。知識表示學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景1.知識表示學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析、命名實體識別等。2.通過將知識圖譜中的實體和關(guān)系表示為向量，可以將知識信息融入到自然語言處理模型中，提高模型的性能和泛化能力。3.知識表示學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、智能問答等領(lǐng)域，通過挖掘知識圖譜中的語義信息，為用戶提供更加精準的服務(wù)。知識表示學(xué)習(xí)1.知識表示學(xué)習(xí)面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、語義鴻溝、多源知識融合等挑戰(zhàn)。2.未來發(fā)展方向包括改進模型算法、優(yōu)化表示空間、結(jié)合深度學(xué)習(xí)等。知識表示學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向知識圖譜嵌入知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合知識圖譜嵌入1.知識圖譜嵌入是將知識圖譜中的實體和關(guān)系表示為低維向量空間中的向量，以便能夠利用機器學(xué)習(xí)算法進行處理和分析。2.知識圖譜嵌入可以有效地解決知識圖譜中的稀疏性和異構(gòu)性問題，提高知識圖譜的質(zhì)量和可用性。3.知識圖譜嵌入可以應(yīng)用于多種場景，如信息檢索、推薦系統(tǒng)、自然語言處理等。1.基于距離的方法：通過最小化實體和關(guān)系向量之間的距離來表示它們的語義相似度，如TransE模型。2.基于語義匹配的方法：通過實體和關(guān)系向量之間的語義匹配度來計算它們的相似度，如MatchE模型。3.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)實體和關(guān)系的向量表示，如KG-BERT模型。知識圖譜嵌入簡介知識圖譜嵌入方法知識圖譜嵌入1.評估指標：常用的評估指標有準確率、召回率、F1得分等。2.數(shù)據(jù)集：常用的數(shù)據(jù)集有WordNet、FB15K等。3.對比實驗：需要進行對比實驗來評估不同知識圖譜嵌入方法的性能。知識圖譜嵌入應(yīng)用案例1.信息檢索：將知識圖譜嵌入應(yīng)用于信息檢索中，可以提高檢索準確性和用戶滿意度。2.推薦系統(tǒng)：將知識圖譜嵌入應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中，可以提高推薦結(jié)果的精度和多樣性。3.自然語言處理：將知識圖譜嵌入應(yīng)用于自然語言處理中，可以提高文本表示的準確性和語義理解能力。知識圖譜嵌入評估知識圖譜嵌入知識圖譜嵌入發(fā)展趨勢1.模型復(fù)雜度不斷提高：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，知識圖譜嵌入模型的復(fù)雜度也在不斷提高，能夠更好地處理復(fù)雜的語義關(guān)系。2.多源知識融合：將不同來源的知識圖譜進行融合，可以提高知識圖譜的質(zhì)量和完整性，進一步提高知識圖譜嵌入的性能。3.可解釋性研究：對于知識圖譜嵌入結(jié)果的可解釋性研究是未來的一個重要趨勢，有助于更好地理解知識圖譜嵌入的工作原理和模型性能。總結(jié)與展望1.知識圖譜嵌入是知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的重要方向之一，可以提高知識圖譜的質(zhì)量和可用性，進一步拓展其應(yīng)用領(lǐng)域。2.未來需要進一步研究知識圖譜嵌入的可解釋性、多源知識融合等問題，推動知識圖譜嵌入技術(shù)的不斷發(fā)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的結(jié)合知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的結(jié)合方式1.前向傳播：將知識圖譜中的實體和關(guān)系嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過前向傳播算法計算得分，實現(xiàn)知識圖譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。2.反向傳播：通過反向傳播算法，更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得模型能夠更好地擬合知識圖譜中的數(shù)據(jù)，提高模型的預(yù)測能力。3.路徑表示：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對知識圖譜中的路徑進行表示，將路徑信息融入到模型中，提高模型的表示能力和推理能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜結(jié)合的應(yīng)用場景1.推薦系統(tǒng)：利用知識圖譜中的實體和關(guān)系信息，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)更加精準和個性化的推薦。2.智能問答：通過知識圖譜和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式，實現(xiàn)自然語言問答，提高問答系統(tǒng)的準確率和效率。3.信息抽?。豪蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對知識圖譜中的文本信息進行抽取，實現(xiàn)自動化信息抽取和知識獲取。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜的結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜結(jié)合的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢1.數(shù)據(jù)稀疏性：知識圖譜中的數(shù)據(jù)往往比較稀疏，需要利用更加有效的模型和算法來解決數(shù)據(jù)稀疏性問題。2.模型可解釋性：當前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往缺乏可解釋性，需要結(jié)合知識圖譜的結(jié)構(gòu)和信息來提高模型的可解釋性。3.大規(guī)模知識圖譜處理：隨著知識圖譜規(guī)模的不斷擴大，需要開發(fā)更加高效和可擴展的模型和算法來處理大規(guī)模知識圖譜。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容和細節(jié)需要根據(jù)實際情況進行調(diào)整和修改。知識圖譜的應(yīng)用知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合知識圖譜的應(yīng)用語義搜索1.知識圖譜可以提供豐富的語義信息，彌補傳統(tǒng)搜索引擎在語義理解方面的不足。2.通過結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以提高搜索結(jié)果的準確性和相關(guān)性，提升用戶搜索體驗。3.語義搜索是未來搜索引擎發(fā)展的重要趨勢，可以為用戶提供更加智能、精準的搜索服務(wù)。智能問答1.知識圖譜可以提供豐富的知識庫，為智能問答系統(tǒng)提供更加準確的答案。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)自然語言的理解和生成，提高問答系統(tǒng)的自然語言處理能力。3.智能問答是未來人機交互的重要方式之一，可以為用戶提供更加便捷、高效的問答服務(wù)。知識圖譜的應(yīng)用個性化推薦1.知識圖譜可以分析用戶的歷史行為和興趣，為個性化推薦提供更加精準的建議。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)更加復(fù)雜的推薦算法，提高推薦結(jié)果的準確性和可解釋性。3.個性化推薦是未來電商、視頻、音樂等領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢，可以為用戶提供更加個性化的服務(wù)。智能客服1.知識圖譜可以提供豐富的知識庫和常見問題解答，提高智能客服的回答準確率。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)更加自然的語言交互，提高用戶體驗。3.智能客服是未來客戶服務(wù)的重要方式之一，可以為企業(yè)節(jié)省人力成本，提高服務(wù)效率。知識圖譜的應(yīng)用自然語言生成和摘要1.知識圖譜可以提供豐富的語義信息和實體鏈接，為自然語言生成和摘要提供更加準確、全面的知識支持。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)更加自然、流暢的語言生成和摘要，提高文本的可讀性和易用性。3.自然語言生成和摘要是未來文本處理領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢，可以廣泛應(yīng)用于新聞報道、科技文獻、社交媒體等領(lǐng)域。跨語言應(yīng)用1.知識圖譜可以提供多語言的知識表示和鏈接，為跨語言應(yīng)用提供支持。2.結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)語言的自動翻譯和轉(zhuǎn)換，促進不同語言之間的交流和理解。3.跨語言應(yīng)用是未來全球化發(fā)展的重要趨勢，可以廣泛應(yīng)用于國際交流、跨境電商、多語言客服等領(lǐng)域。面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展數(shù)據(jù)質(zhì)量與標注挑戰(zhàn)1.知識圖譜的數(shù)據(jù)質(zhì)量對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果有重要影響。錯誤或不完整的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致模型性能下降。2.大量數(shù)據(jù)需要人工標注，成本和時間消耗都較高。3.需要開發(fā)更強大的數(shù)據(jù)清洗和標注工具，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。模型復(fù)雜度與計算資源1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常較為復(fù)雜，需要大量的計算資源進行訓(xùn)練和推理。2.在資源有限的環(huán)境下，需要進行模型優(yōu)化，以提高運算效率。3.云計算和分布式計算資源的進一步發(fā)展將有助于解決計算資源問題。面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展隱私與安全問題1.知識圖譜包含大量敏感信息，如何保證隱私是一個重要問題。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能被惡意攻擊，需要采取防護措施。3.需要開發(fā)更加安全的隱私保護技術(shù)和模型防護方法。多源知識融合與表示學(xué)習(xí)1.知識圖譜來源多樣，如何有效融合是一個挑戰(zhàn)。2.表示學(xué)習(xí)可以提高知識的表示質(zhì)量，但需要更加精細的模型和算法。3.需要研究更加有效的多源知識融合和表示學(xué)習(xí)方法。面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展可解釋性與可信度1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒特性使得其決策過程缺乏可解釋性。2.提高模型的可解釋性有助于增強模型的可信度。3.需要開發(fā)更加有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性技術(shù)和模型可信度評估方法。應(yīng)用場景拓展1.目前知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合主要應(yīng)用于一些特定領(lǐng)域，如何拓展到更多領(lǐng)域是一個挑戰(zhàn)。2.需要研究如何將知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合應(yīng)用到更多的實際場景中。以上內(nèi)容僅供參考，如有需要，建議您查閱相關(guān)網(wǎng)站。總結(jié)與展望知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合總結(jié)與展望知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合研究和應(yīng)用的廣泛前景1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進步，知識圖譜與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，包括