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In SPARQL-Inferenzabfragen verwendete Neptune-ML-Prädikate
Die folgenden Prädikate werden für SPARQL-Inferenzen verwendet:
Prädikat
Gibt das Timeout für die Verbindung mit dem Remoteserver an. Dies sollte nicht mit dem Timeout für Abfrageanforderungen verwechselt werden, bei dem es sich um die maximale Zeit handelt, die der Server für die Bearbeitung einer Anforderung benötigen darf.
Wenn das Abfragetimeout vor dem durch das Prädikat neptune-ml:timeout angegebenen Service-Timeout eintritt, wird auch die Service-Verbindung abgebrochen.
Prädikat neptune-ml:outputClass
Das Prädikat neptune-ml:outputClass wird nur für die Definition der Klasse des vorhergesagten Objekts für die Objektvorhersage oder des vorhergesagten Subjekts für die Subjektvorhersage verwendet.
Prädikat neptune-ml:outputScore
Das Prädikat neptune-ml:outputScore ist eine positive Zahl zur Darstellung der Wahrscheinlichkeit, mit der die Ausgabe eines Machine-Learning-Modells korrekt ist.
Prädikat neptune-ml:modelType
Das Prädikat neptune-ml:modelType gibt den Typ des Machine-Learning-Modells an, das trainiert wird:
OBJECT_CLASSIFICATIONOBJECT_REGRESSIONOBJECT_PREDICTIONSUBJECT_PREDICTION
Prädikat neptune-ml:input
Das neptune-ml:input Prädikat bezieht sich auf die Liste der als Eingaben für Neptune ML URIs verwendeten.
Prädikat neptune-ml:output
Das Prädikat neptune-ml:output verweist auf die Liste der Bindungssätze, in denen Neptune ML Ergebnisse zurückgibt.
Prädikat neptune-ml:predicate
Das Prädikat neptune-ml:predicate wird je nach ausgeführter Aufgabe unterschiedlich verwendet:
Für die Objekt- oder Subjektvorhersage: Definition des Typs des Prädikats (Kanten- oder Beziehungstyp).
Für die Objektklassifizierung und -regression: Definition des Literals (der Eigenschaft), die vorhergesagt werden soll.
Prädikat neptune-ml:batchSize
Das Prädikat neptune-ml:batchSize gibt die Eingabegröße für den Remote-Serviceaufruf an.
