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Predicados do Neptune ML usados em consultas de inferência do SPARQL
Os seguintes predicados são usados com inferência do SPARQL:
Predicado neptune-ml:timeout
Especifica o tempo limite para conexão com o servidor remoto. Não deve ser confundido com o tempo limite da solicitação de consulta, que é o tempo máximo que o servidor pode levar para atender a uma solicitação.
Observe que, se o tempo limite da consulta ocorrer antes do tempo limite do serviço especificado pelo predicado neptune-ml:timeout, a conexão do serviço também será cancelada.
Predicado neptune-ml:outputClass
O predicado neptune-ml:outputClass só é usado para definir a classe do objeto previsto para previsão de objetos ou do assunto previsto para a previsão do assunto.
Predicado neptune-ml:outputScore
O predicado neptune-ml:outputScore é um número positivo que representa a probabilidade de que a saída de um modelo de machine learning esteja correta.
Predicado neptune-ml:modelType
O predicado neptune-ml:modelType especifica o tipo de modelo de machine learning que está sendo treinado:
OBJECT_CLASSIFICATIONOBJECT_REGRESSIONOBJECT_PREDICTIONSUBJECT_PREDICTION
Predicado neptune-ml:input
O predicado neptune-ml:input se refere à lista de URIs usados como entradas para o Neptune ML.
Predicado neptune-ml:output
O predicado neptune-ml:output se refere à lista de conjuntos de vinculação em que o Neptune ML gera resultados.
Predicado neptune-ml:predicate
O predicado neptune-ml:predicate é usado de forma diferente dependendo da tarefa que estiver sendo realizada:
Para previsão de objetos ou assuntos: define o tipo de predicado (o tipo de borda ou de relacionamento).
Para classificação e regressão de objetos: define o literal (propriedade) que queremos prever.
Predicado neptune-ml:batchSize
O neptune-ml:batchSize especifica o tamanho da entrada para a chamada de serviço remoto.
