KZSL -知识驱动的零样本学习开放资源

语义信息的提出为零样本学习(Zero-shot Learning, ZSL)技术提供了重要的解决方案，其中蕴含的标签间的语义关系使得模型可以在没有任何标注数据的情况下解决标签的预测问题。然而，现有的语义信息存在语义不足的问题，无法对样本特征进行完整、全面的表达。而知识图谱作为知识表示的重要工具，有着较强的知识表达和知识融合能力，基于此，我们提出使用知识图谱建模语义信息，即知识驱动的零样本学习，为 ZSL 社区贡献领域特定的知识图谱开放资源。在本资源中，我们为两个来自不同领域的零样本学习任务构建了该资源，希望以知识驱动的零样本学习任务为基石，探究有效的神经-符号集成模式，促进人工智能系统的进步。