21、多语言本体开发与元数据词汇表的新进展

多语言本体开发与元数据词汇表的新进展

1. 协作式多语言本体开发:以Wikidata为例

1.1 引言

近年来,本体开发逐渐向协作式方向转变,对于涉及来自不同国家的多语言贡献者的大规模项目而言,协作式本体开发尤为重要。Wikidata作为一个典型案例,展示了社区驱动的方法如何用于开发多语言本体并构建知识库。与DBpedia等类似项目相比,Wikidata的社区驱动方法是其显著区别。

1.2 Wikidata概述

Wikidata有两种类型的页面:项目页面和属性页面。项目通过以“Q”开头后跟数字的标识符来识别,属性则以“P”开头后跟数字。项目页面描述实体,包含多个描述该实体的陈述。例如,Douglas Adams的标识符是Q42,Wikidata本身是Q2013。属性的例子有“instance of”(P31)和“subclass of”(P279)。

陈述是一个三元组,项目是主体,后面跟着属性和值。一个属性可能有多个值,每个值与项目和属性标识符构成一个单独的陈述。属性值可以是常量或另一个项目的标识符。每个陈述可以有一个或多个参考,参考包括相应的维基百科页面、书籍、网页等。此外,陈述可能有限定符,例如“height”(P2048)属性需要“units”(P2237)等附加属性。

项目和属性仅通过标识符识别,用户可以选择任何语言,项目会以所选语言进行描述。每个项目页面可选地链接到不同语言的相关维基百科页面。属性页面与项目页面类似,关键陈述是属性值允许的数据类型。每个属性和项目在维基百科支持的每种语言中都有标签、描述和别名,这些值由社区成员定义。

从用户界面,用户可以使用标签、描述和别名搜索项目和属

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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