Ontologie-Embedding

Ontologie-Embedding ist eine Technik, die Konzepte und Beziehungen aus einer Ontologiestruktur in einen niedrigdimensionalen Vektorraum abbildet. Das Ziel ist es, semantische Informationen durch numerische Darstellung zu erfassen, um die Verständnis- und Schließleistungsfähigkeit von maschinellen Lernmodellen in Bezug auf komplexe Wissensstrukturen zu verbessern. Diese Technologie strebt eine effiziente und skalierbare Wissensrepräsentation an, die die Leistungsfähigkeit der Modelle in Bereichen wie Natürlichsprachverarbeitung, Wissensgraphenkonstruktion und -abfrage erhöht und die Entwicklung intelligenter Anwendungen fördert.