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[学位论文] 作者：崔员宁,
来源：南京航空航天大学 年份：2023
知识图谱的研究包括构建与应用,而知识表示与推理不仅是实体对齐、三元组分类等构建技术的基础,而且是智能检索、知识问答、推荐系统等应用技术的关键,因此知识图谱的表示与推理是贯穿知识图谱构建与应用的关键基础研究。知识表示与推理研究的主要目的是提升推......
[期刊论文] 作者：祁步法,夏战国,崔员宁,乐珍,,
来源：电脑知识与技术 年份：2017
如今互联网迅速发展,无论何时何地,我们都可以利用网络感受大千世界的万象更新,大数据也就应运而生。我们选用Python语言编写爬虫程序对微博的数据进行抓取。由于数据存在不...
[期刊论文] 作者：崔员宁,李静,陈琰,陆正嘉,
来源：小型微型计算机系统 年份：2022
基于深度强化学习(Reinforcement Learning,RL)的知识推理旨在推理缺失事实并补全知识图谱,RL智能体在知识图谱上搜索路径,并基于路径进行事实预测和链接预测.由于具有良好的性能和可解释性,基于深度RL的知识推理方法近几年迅速成为研究热点.然而,对于特定实体......
[期刊论文] 作者：崔员宁,李静,沈力,申扬,乔林,薄珏,
来源：计算机研究与发展 年份：2020
知识表示学习是知识获取与应用的基础,是贯穿知识图谱构建与应用全过程的重要问题,伴随含有时间标签的大型知识图谱的发展,近几年时间感知的知识表示学习成为该领域研究热点...
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