Grafik natural mencakup beragam struktur grafik yang memodelkan hubungan antar entitas dalam berbagai skenario dunia nyata. Grafik kejadian bersama, grafik kutipan, dan grafik teks adalah contoh grafik alami yang menangkap berbagai jenis hubungan dan banyak digunakan dalam berbagai aplikasi dalam bidang Kecerdasan Buatan.
Grafik kejadian bersama mewakili kejadian bersama dalam konteks tertentu. Mereka biasanya digunakan dalam tugas pemrosesan bahasa alami seperti penyematan kata, di mana kata-kata yang sering muncul bersamaan dalam konteks serupa direpresentasikan lebih dekat satu sama lain dalam grafik. Misalnya, dalam korpus teks, jika kata "kucing" dan "anjing" sering muncul bersamaan, keduanya akan dihubungkan dalam grafik kejadian bersama, yang menunjukkan hubungan yang kuat di antara kata-kata tersebut berdasarkan pola kejadian bersama.
Grafik kutipan, di sisi lain, memodelkan hubungan antara makalah akademis melalui kutipan. Setiap simpul dalam grafik mewakili sebuah makalah, dan tepinya menunjukkan kutipan antar makalah. Grafik kutipan sangat penting untuk tugas-tugas seperti sistem rekomendasi akademis, di mana memahami hubungan kutipan antar makalah dapat membantu mengidentifikasi penelitian yang relevan dan membangun grafik pengetahuan untuk meningkatkan pengambilan informasi.
Grafik teks adalah jenis grafik alami penting lainnya yang mewakili hubungan antara entitas tekstual seperti kalimat, paragraf, atau dokumen. Grafik ini menangkap hubungan semantik antara unit teks dan digunakan dalam tugas seperti peringkasan dokumen, analisis sentimen, dan klasifikasi teks. Dengan merepresentasikan data tekstual sebagai grafik, penerapan algoritma berbasis grafik untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami menjadi lebih mudah.
Dalam konteks Pembelajaran Terstruktur Neural dengan TensorFlow, pelatihan dengan grafik alami melibatkan pemanfaatan struktur bawaan ini untuk meningkatkan proses pembelajaran. Dengan menggabungkan teknik regularisasi berbasis grafik ke dalam pelatihan jaringan saraf, model dapat secara efektif menangkap informasi relasional yang ada dalam grafik alami. Hal ini dapat menghasilkan peningkatan generalisasi, ketahanan, dan kinerja, terutama dalam tugas-tugas di mana informasi relasional memainkan peran penting.
Singkatnya, grafik alami, termasuk grafik kejadian bersama, grafik kutipan, dan grafik teks, merupakan komponen penting dalam berbagai aplikasi AI, memberikan wawasan berharga tentang hubungan dan struktur yang ada dalam data dunia nyata. Dengan mengintegrasikan grafik alami ke dalam proses pelatihan, Neural Structured Learning dengan TensorFlow menawarkan framework yang kuat untuk memanfaatkan informasi relasional yang tertanam dalam grafik ini guna meningkatkan pembelajaran dan performa model.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals