众包驱动的知识图谱构建:连接AI与人类智慧
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更新于2024-07-18
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知识图谱的众包构建是一种利用人类智慧和人工智能相结合的方法,通过大规模协作来构建、扩展和完善知识图谱的过程。在本篇讨论中,XinLin教授(来自复旦大学)探讨了如何利用众包的力量来推动知识图谱的发展,特别是在知识创造、机器学习辅助和知识提取领域。
首先,人类大脑的创造力、开放性、复杂性和可重复性等特点被提出,这些特质在知识图谱构建中尤为重要。知识图谱,作为结构化的知识集合,依赖于高质量的信息输入,而人类可以通过监督学习、半监督学习和主动学习等方式协助机器学习,提高模型的性能。例如,人类参与构建语义框架(ontology)和实际知识图谱的创建,使得知识图谱更具创新性和准确性。
接着,教授区分了众包(Crowdsourcing)与传统的外包(Outsourcing),强调众包更侧重于大规模的大众参与,它在诸如图像识别(如CAPTCHAs)、大规模标注项目(如ImageNet Labeling)和在线劳动力市场(如Amazon Mechanical Turk)中取得了显著成功。这些应用的特点包括任务简单且多样,潜在参与者众多。
然而,知识密集型众包(Knowledge-Intensive Crowdsourcing, KIC)面临挑战,因为任务和工作者的多样性导致了更高的复杂性。KIC旨在解决那些需要专业知识或深度理解的任务,以弥合人工智能与人类智能之间的差距。尽管如此,成功的案例依然存在,比如在专业领域的知识验证和复杂问题的解答。
然而,KIC也存在困难,如如何有效地分配任务,以及如何优化用户参与体验,确保结果的质量。由于每个任务和工作者可能具有独特的技能和视角,因此结果的质量评估和标准化成为关键问题。
知识图谱的众包构建是一种创新策略,它结合了人类的智能和AI的能力,通过大规模协作提高知识图谱的精度和规模。通过理解众包的优势和挑战,我们可以更好地设计和实施知识密集型任务,促进人工智能技术的进步。
2023-07-17 上传
2023-05-10 上传
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2023-06-13 上传
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