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Predicados de Neptune ML utilizados en las consultas de inferencia de SPARQL
Los siguientes predicados se utilizan con la inferencia de SPARQL:
Predicado neptune-ml:timeout
Especifica el tiempo de espera de la conexión con el servidor remoto. No debe confundirse con el tiempo de espera de la solicitud de consulta, que es el tiempo máximo que el servidor puede tardar en satisfacer una solicitud.
Tenga en cuenta que si el tiempo de espera de la consulta se produce antes de que se agote el tiempo de espera del servicio especificado por el predicado neptune-ml:timeout, la conexión del servicio también se cancelará.
Predicado neptune-ml:outputClass
El predicado neptune-ml:outputClass solo se usa para definir la clase del objeto previsto para la predicción del objeto o del sujeto previsto para la predicción del sujeto.
Predicado neptune-ml:outputScore
El predicado neptune-ml:outputScore es un número positivo que representa la probabilidad de que el resultado de un modelo de machine learning sea correcto.
Predicado neptune-ml:modelType
El predicado neptune-ml:modelType especifica el tipo de modelo de machine learning que se está entrenando:
OBJECT_CLASSIFICATIONOBJECT_REGRESSIONOBJECT_PREDICTIONSUBJECT_PREDICTION
Predicado neptune-ml:input
El predicado neptune-ml:input hace referencia a la lista de URI que se utilizan como entradas para Neptune ML.
Predicado neptune-ml:output
El predicado neptune-ml:output hace referencia a la lista de conjuntos de enlaces en los que Neptune ML devuelve resultados.
Predicado neptune-ml:predicate
El predicado neptune-ml:predicate se usa de manera diferente en función de la tarea que se esté realizando:
Para la predicción de un objeto o un sujeto: define el tipo de predicado (el tipo de borde o relación).
Para la clasificación y regresión de objetos: define el valor literal (propiedad) que queremos predecir.
Predicado neptune-ml:batchSize
neptune-ml:batchSize especifica el tamaño de entrada para la llamada de servicio remoto.
