2、新冠疫情下知识图谱的构建与应用

新冠疫情下知识图谱的构建与应用

在自然语言处理和知识图谱领域，随着新冠疫情的爆发，相关技术在疫情研究和应对中发挥了重要作用。本文将深入探讨知识图谱构建的关键技术，以及其在新冠疫情中的应用。

1. Transformer与BERT模型

在自然语言处理中，捕捉句子中单词序列的关系对于机器理解自然语言至关重要，Transformer概念在其中发挥了重要作用。如今，基于Transformer的深度神经网络因其高性能，在计算机视觉和自然语言处理领域备受青睐。Transformer采用自注意力机制，无需使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）单元，就能取得显著的性能。其基本架构由一组编码器和一组解码器相互连接组成。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是2018年由谷歌人工智能语言研究团队提出的，受半监督序列学习、ELMo等深度学习模型和Transformer架构的影响。BERT预训练模型易于微调，能在广泛的自然语言处理任务中达到先进水平。它使用基于Transformer的架构和注意力机制来学习句子中单词之间的上下文关系，编码器读取文本输入，解码器输出预测结果。

使用BERT框架的主要步骤如下：
1. 预训练 ：通过两种训练策略对大量未标记数据进行训练。
- 掩码语言模型（MLM） ：从掩码标记中预测原始输入。
- 下一句预测（NSP） ：通过检查后续句子来预测下一句。
2. 微调 ：