Els gràfics naturals engloben una àmplia gamma d'estructures de gràfics que modelen les relacions entre entitats en diversos escenaris del món real. Els gràfics de co-ocurrència, els gràfics de citacions i els gràfics de text són exemples de gràfics naturals que capturen diferents tipus de relacions i s'utilitzen àmpliament en diferents aplicacions dins del camp de la Intel·ligència Artificial.
Els gràfics de co-ocurrència representen la co-ocurrència d'elements en un context determinat. S'utilitzen habitualment en tasques de processament del llenguatge natural, com ara les incrustacions de paraules, on les paraules que sovint es troben en contextos similars es representen més a prop les unes de les altres al gràfic. Per exemple, en un corpus de text, si les paraules "gat" i "gos" apareixen sovint juntes, s'enllaçaran al gràfic de co-ocurrència, indicant una relació forta entre ells en funció dels seus patrons de co-ocurrència.
Els gràfics de citacions, en canvi, modelen les relacions entre articles acadèmics mitjançant cites. Cada node del gràfic representa un article i les vores indiquen cites entre articles. Els gràfics de citació són crucials per a tasques com els sistemes de recomanació acadèmica, on la comprensió de les relacions de citació entre els articles pot ajudar a identificar investigacions rellevants i crear gràfics de coneixement per millorar la recuperació d'informació.
Els gràfics de text són un altre tipus important de gràfics naturals que representen relacions entre entitats textuals com ara frases, paràgrafs o documents. Aquests gràfics capturen les relacions semàntiques entre les unitats de text i s'utilitzen en tasques com el resum de documents, l'anàlisi de sentiments i la classificació de text. En representar les dades textuals com un gràfic, és més fàcil aplicar algorismes basats en gràfics per a diverses tasques de processament del llenguatge natural.
En el context de l'aprenentatge estructurat neuronal amb TensorFlow, l'entrenament amb gràfics naturals implica aprofitar aquestes estructures inherents per millorar el procés d'aprenentatge. Mitjançant la incorporació de tècniques de regularització basades en gràfics a l'entrenament de xarxes neuronals, els models poden capturar eficaçment la informació relacional present en els gràfics naturals. Això pot conduir a una millora de la generalització, robustesa i rendiment, especialment en tasques on la informació relacional juga un paper crucial.
En resum, els gràfics naturals, inclosos els gràfics de co-ocurrència, els gràfics de citacions i els gràfics de text, són components essencials en diverses aplicacions d'IA, i proporcionen informació valuosa sobre les relacions i estructures presents a les dades del món real. Mitjançant la integració de gràfics naturals en el procés d'entrenament, l'aprenentatge estructurat neuronal amb TensorFlow ofereix un marc potent per aprofitar la informació relacional incrustada en aquests gràfics per millorar l'aprenentatge i el rendiment del model.
Altres preguntes i respostes recents sobre Fonaments de TensorFlow de l’EITC/AI/TFF:
- Com es pot utilitzar una capa d'incrustació per assignar automàticament eixos adequats per a una trama de representació de paraules com a vectors?
- Quin és l'objectiu de la agrupació màxima en una CNN?
- Com s'aplica el procés d'extracció de característiques en una xarxa neuronal convolucional (CNN) al reconeixement d'imatges?
- És necessari utilitzar una funció d'aprenentatge asíncrona per als models d'aprenentatge automàtic que s'executen a TensorFlow.js?
- Quin és el paràmetre del nombre màxim de paraules de l'API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Es pot utilitzar l'API TensorFlow Keras Tokenizer per trobar les paraules més freqüents?
- Què és TOCO?
- Quina relació hi ha entre diverses èpoques en un model d'aprenentatge automàtic i la precisió de la predicció a partir de l'execució del model?
- L'API de pack neighbors a Neural Structured Learning de TensorFlow produeix un conjunt de dades d'entrenament augmentat basat en dades de gràfics naturals?
- Què és l'API pack neighbors en Neural Structured Learning de TensorFlow?
Vegeu més preguntes i respostes a EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals