এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
সম্পর্ক নিষ্কাশন
বিদ্যমান জ্ঞান গ্রাফ সমৃদ্ধ ও প্রসারিত করার জন্য অগঠিত পাঠ্য থেকে সত্ত্বাগুলির মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ক স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিষ্কাশন করা।
ট্রিপল শ্রেণীবিভাগ
একটি ট্রিপল (বিষয়, বিধেয়, বস্তু) জ্ঞান গ্রাফে বৈধ কিনা তা নির্ধারণের জন্য শ্রেণীবিভাগের কাজ, যা KG-এর সম্পূর্ণতা এবং বৈধতার জন্য অপরিহার্য।
অন্টোলজি সংহতকরণ
ধারণা এবং তাদের সম্পর্কের একটি ঐক্যবদ্ধ ও সামঞ্জস্যপূর্ণ উপস্থাপনা তৈরি করার জন্য একাধিক অন্টোলজি বা জ্ঞান স্কিমার সুরেলা একীকরণ।
ট্রান্সই অ্যালগরিদম
গ্রাফ এমবেডিং মডেল যা সম্পর্কগুলিকে সত্ত্বাগুলির মধ্যে ভেক্টর অনুবাদ হিসাবে উপস্থাপন করে, যেখানে h + r ≈ t একটি বৈধ ট্রিপল (h, r, t) এর জন্য।
মাল্টি-হপ যুক্তি
সত্ত্বাগুলির মধ্যে পরোক্ষ সম্পর্ক স্থাপনের জন্য জ্ঞান গ্রাফের মাধ্যমে একাধিক নেভিগেশন ধাপ প্রয়োজন এমন যুক্তি প্রক্রিয়া।
গাঠনিক এমবেডিং
মূল গ্রাফের টপোলজি এবং গঠন সংরক্ষণকারী ভেক্টর উপস্থাপনা, যা সম্পর্কিত প্যাটার্ন এবং সত্ত্বাগুলির মধ্যে অন্তর্নিহিত শ্রেণিবিন্যাস ক্যাপচার করে।
সম্পর্কিত যুক্তি
একাধিক সত্ত্বার মধ্যে জটিল সম্পর্ক অনুমান এবং পরিচালনা করার ক্ষমতা, ফিউ-শট এবং জিরো-শট লার্নিংয়ে যুক্তির জন্য অপরিহার্য।
গ্রাফ-ভিত্তিক উপস্থাপনা শিক্ষা
রিলেশনাল ডেটা স্ট্রাকচারে নোড, এজ এবং সাবগ্রাফের জন্য সর্বোত্তম ভেক্টর উপস্থাপনা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবিষ্কার করার লক্ষ্যে মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম।