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工业级知识图谱:方法与实践

工业级知识图谱:方法与实践

作者: 张伟,陈华钧,张亦弛 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

《工业级知识图谱:方法与实践》源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心,以深厚的理论成果为支撑,详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱的构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书,读者不仅可以从零开始认识知识图谱,了解知识图谱技术方法和前沿技术方向,而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径,清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。 《工业级知识图谱:方法与实践》在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性,适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。

目录 (149章)
倒序
正文
第1章工业级知识图谱概述1.1知识图谱概述1.1.1通用知识图谱1.1.2行业知识图谱1.2.1实践中的典型问题1.2.2实战原则1.3阿里巴巴知识引擎技术架构1.3.1平台产品:知识建模与管理1.3.2平台产品:知识生产1.3.3业务、平台产品:知识服务1.4本章小结第2章商品知识的表示和建模2.1知识表示简介2.1.1基于符号逻辑的知识表示方法2.1.2面向互联网的知识表示方法2.1.3基于连续向量的知识表示2.2.1基于专家的知识建模2.2.2基于机器学习的知识建模2.3商品知识建模实践2.3.1术语抽取2.3.2商品概念及上下位关系生成2.4构建商品知识体系2.4.1通用域知识图谱2.4.2阿里商品域知识体系(1)2.4.2阿里商品域知识体系(2)2.5.1服务国家和社会机构应用2.5.2零售业务应用2.6.1知识建模技术的未来发展2.6.2知识体系设计的未来发展第3章商品知识融合3.1.1知识融合的主要难点3.1.2知识融合的基本步骤3.2本体对齐3.2.1基于语言学特征的方法3.2.2基于结构特征的方法3.2.3商品知识图谱本体对齐算法3.3实体对齐3.3.1实体对齐的流程3.3.2实体对齐的技术路线(1)3.3.2实体对齐的技术路线(2)3.3.3商品知识图谱实体对齐实践(1)3.3.3商品知识图谱实体对齐实践(2)3.4信息融合3.4.1无监督的信息融合方法3.4.2有监督和半监督的信息融合方法3.4.3商品知识图谱信息融合算法实践3.5跨语言知识融合3.5.1跨语言知识融合的挑战3.5.2跨语言实体对齐的技术路线3.5.3基于规则的跨语言实体对齐方法3.5.4基于翻译的跨语言实体对齐方法3.5.5基于表示学习的跨语言实体对齐方法3.6知识融合质量评估体系3.6.1知识融合评估指标介绍3.6.2离线融合效果评估3.6.3在线融合效果评估3.7本章小结第4章商品知识获取4.1知识获取概述4.1.1知识获取相关任务4.1.2知识获取相关测评会议4.2.1命名实体识别概览4.2.2标注体系及常用数据集4.2.3基于规则的命名实体识别4.2.4基于统计模型的命名实体识别4.2.5基于神经网络的实体识别4.3.1实体链接概述4.3.2候选实体生成4.3.4端到端的实体链接方法4.4.1关系抽取概述4.4.2基于模板的关系抽取方法4.4.3基于监督学习的关系抽取方法(1)4.4.3基于监督学习的关系抽取方法(2)4.4.4基于半监督学习的关系抽取方法4.4.5基于无监督学习的关系抽取方法4.5.1槽填充与属性补全概述4.5.2基于模板的方法4.5.3基于关系分类的方法4.6面向半结构化数据的知识获取4.6.1百科类网站数据抽取4.6.2面向Web网页的知识获取4.7低资源条件下知识获取4.7.1基于监督学习和弱监督学习的方法4.7.2基于迁移学习的方法4.7.3基于元学习的方法4.7.4基于知识增强的方法4.8电商领域知识获取实践4.8.1电商知识获取框架4.8.2面向场景导购的知识获取示例4.8.3低资源商品知识获取示例4.9本章小结第5章商品知识推理5.1.1知识推理的作用5.1.2专家系统与知识推理5.1.3神经网络与知识推理5.2基于符号逻辑的知识推理5.2.1基于本体的知识推理方法5.2.2基于规则的知识推理方法5.2.3基于规则学习的知识图谱推理5.3.1基于分布式表示的知识推理(1)5.3.1基于分布式表示的知识推理(2)5.3.1基于分布式表示的知识推理(3)5.3.2基于神经网络的知识推理5.4基于图数据库的商品知识推理引擎工程实践5.4.1技术框架简介5.4.2与传统规则推理引擎的对比5.5.1电商应用背景5.5.2技术实践方案5.5.3实验结果及案例分析5.6.1电商应用背景5.6.2技术实践方案5.6.3实验结果及案例分析5.7本章小结第6章知识图谱的存储、服务与质量6.1.1数据模型6.1.2存储系统选型6.1.3图查询语言6.1.4关键技术与选择6.2知识图谱的服务6.2.1基于知识图谱的搜索6.2.2基于知识图谱的推荐(1)6.2.2基于知识图谱的推荐(2)6.2.3搜索推荐在业务智能中的应用6.2.4基于知识图谱的问答系统6.3.1质量保障架构6.3.2测试原则与方法6.4本章小结第7章大规模商品知识图谱预训练7.1知识预训练概述7.1.1预训练语言模型7.1.2知识图谱中的结构化上下文信息7.1.3基于知识增强的预训练模型7.1.4预训练知识图谱模型与预训练语言模型的区别7.2商品知识图谱静态预训练模型7.2.1预训练知识图谱查询框架7.2.2预训练知识图谱查询模块7.2.3预训练知识图谱查询服务7.2.4在任务模块中使用查询服务7.3商品知识图谱动态预训练模型7.3.1上下文模块和整合模块7.3.2预训练阶段和微调阶段7.4商品知识图谱预训练实践案例7.4.1基于知识图谱预训练的商品分类7.4.2基于知识图谱预训练的商品对齐7.4.3基于知识图谱预训练的商品推荐7.4.4基于商品知识预训练的实体识别7.4.5基于商品知识预训练的关系抽取与属性补齐7.4.6基于商品知识预训练的标题生成7.5总结与展望
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