开放知识库规范化与多任务遗忘
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。构建大型开放知识库(OKB)对移动计算领域的许多应用至关重要,如今存在可组织和消除 OKB 中重复和语义模糊的短语以及保护个人隐私和数据时效性的问题,本研究提出了一种多任务学习框架 MulCanon,通过利用扩散模型中的噪声特征实现机器取消学习效果,从而解决 OKB 规范化中的机器取消学习问题。该框架通过聚类算法和知识图嵌入进一步促进规范化过程,实现了高级的机器取消学习效果,并在 OKB...
MulCanon是一种多任务学习框架,用于解决大型开放知识库中的机器取消学习问题。该框架利用扩散模型中的噪声特征实现机器取消学习效果,并通过聚类算法和知识图嵌入进一步促进规范化过程。实验结果表明,该框架能够有效地消除OKB中的重复和语义模糊的短语,保护个人隐私和数据时效性。