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题名深度学习模型知识图谱构建方法
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作者
赵成原
刘名威
彭鑫
陈碧欢
赵文耘
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
复旦大学上海市数据科学重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第11期17-24,51,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2021ZD0112903)。
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文摘
AI(Artificial Intelligence)应用开发人员在开发过程中常常需要学习各种深度学习模型,但由于AI领域缺乏学习深度学习模型的统一平台,而且AI应用开发人员并不一定是AI领域的专家,所以从海量的数据中学习深度学习模型是非常不易的。于是提出一种深度学习模型知识图谱构建方法。该方法会抽取模型及实现、组件及实现、组件依赖关系、高层概念、组件类型、组件特性、组件描述、组件开放关系等多种知识,构建模型知识图谱。实验结果表明,知识图谱质量较高,元组正确率达到了90.63%,可以为AI应用开发人员提供一个学习深度学习模型的平台,提高开发效率。
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关键词
se4ai
深度学习模型
组件
知识图谱
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Keywords
se4ai
Deep learning model
Component
Knowledge graph
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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