SPARQL オブジェクト分類の例

Neptune ML での SPARQL オブジェクト分類では、モデルは述語値の 1 つに基づいてトレーニングされます。これは、その述語が特定の主語にまだ存在していない場合に便利です。

オブジェクト分類モデルを使用すると、カテゴリカル述語値のみを推論できます。

次のクエリは、foaf:Person タイプのすべての入力の <http://www.example.org/team> 述語値を予測しようとします。

SELECT * WHERE { ?input a foaf:Person .
  SERVICE neptune-ml:inference {
    neptune-ml:config neptune-ml:modelType 'OBJECT_CLASSIFICATION' ;
                      neptune-ml:input ?input ;
                      neptune-ml:predicate <http://www.example.org/team> ;
                      neptune-ml:output ?output .
  }
}

このクエリは、次のようにカスタマイズできます。

SELECT * WHERE { ?input a foaf:Person .
  SERVICE neptune-ml:inference {
    neptune-ml:config neptune-ml:endpoint 'node-prediction-account-balance-endpoint' ;
                      neptune-ml:iamRoleArn 'arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role' ;

                      neptune-ml:batchSize "40"^^xsd:integer ;
                      neptune-ml:timeout "1000"^^xsd:integer ;

                      neptune-ml:modelType 'OBJECT_CLASSIFICATION' ;
                      neptune-ml:input ?input ;
                      neptune-ml:predicate <http://www.example.org/team> ;
                      neptune-ml:output ?output .
  }
}