1) Multi-relational learning
多关系学习
2) relational learning
关系学习
1.
Existing relational learning approaches usually work on complete relational data.
现有的关系学习研究都是基于完备数据进行的,而现实问题中,数据通常是不完备的。
2.
Interest in statistical relational learning (SRL) has grown rapidly in recent years.
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用。
3) Relation learning
关系学习
1.
In the area of Semantic Web,relation learning is very important and its main task is to extract particular semantic relation samples from various data sources.
针对句法模式泛化这个具体问题,比较了几种常见的处理方法,提出自己的处理方案,并将其用于关系学习中。
5) ontology relation learning
本体关系学习
1.
How to acquire the relation between the concepts and how to label the type of the conceptual relation are two basic problems of the ontology relation learning.
如何确定概念间语义关系的存在性和如何确定概念间的关系类型是本体关系学习的两个基本问题。
6) statistical relational learning
统计关系学习
1.
Statistical Relational Learning(SRL) is a highlight in AI research field,and has important applications on many areas,such as bioinformatics,geography information systems and natural language processing,etc.
统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。
2.
Statistical relational learning has broad prospects in machine learning and data mining areas.
统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向。
3.
Interest in statistical relational learning (SRL) has grown rapidly in recent years.
统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用。
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条