人工智能财稅-tft每日頭條

人工智能财稅

生活更新时间:2024-12-15 19:51:49

人工智能财稅?今天我們來讨論通過應用機器學習技術，用半自動的方法發現異構本體間的映射我們希望對半自動模式發現系統進行改進概念分類是本體中最重要的部分，其着重尋找分類本體概念之間的1:1 映射另外，我們還期望能從1:1擴充為發現關系之間的映射并且能夠處理更複雜的映射形式（如：1:n，n:1等），接下來我們就來聊聊關于人工智能财稅?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

人工智能财稅

今天我們來讨論通過應用機器學習技術，用半自動的方法發現異構本體間的映射。我們希望對半自動模式發現系統進行改進。概念分類是本體中最重要的部分，其着重尋找分類本體概念之間的1:1 映射。另外，我們還期望能從1:1擴充為發現關系之間的映射并且能夠處理更複雜的映射形式（如：1:n，n:1等）。

目前的思路是根據分類尋找本體之間1:1的映射。其中主體思想是：

相似度定義：基于概念的聯合概率分布，利用概率分布度量并判斷概念之間的相似度。目前我們可以定義4種概念的聯合概率分布；
計算相似度：由于本體之間的實例是獨立的，為了計算本體中概念和本體中其他概念之間的相似度，我們采用了機器學習的技術，利用一個實例去訓練匹配器，然後用訓練好的匹配器去判斷其他的實例；
多策略學習：使用機器學習的時候，存在一個問題，那就是一個特定的學習算法通常隻能适配和解決一個特定類别的問題。但是，現實中的本體往往是一個多類型信息類型的綜合體，單個學習器無法有效利用各種類型的信息。因此，我們采用了多策略學習技術，也就是說我們用多個學習器進行學習，然後通過一個元學習器綜合各學習器的結果；
利用領域約束：我們會利用領域約束條件和通過啟發式規則來提高映射的精度。
處理複雜映射：為了發現本體之間的複雜映射（如1:n），我們也在擴展現有的系統，從而尋找複雜的部分。

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