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知识图谱导论

知识图谱导论

作者: 陈华钧

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已完结现代当代当代文学
作品简介

知识图谱的发展历史源远流长,从经典人工智能的核心命题——知识工程,到互联网时代的语义Web,再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因,是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面,一百多个基础知识点的内容,同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、事理知识图谱,以及知识增强的语言预训练模型等新热点、新发展。作为一本导论性质的书,本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素,也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观,为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。 本书在技术广度和深度上兼具极强的参考性,适合高等院校的计算机专业师生阅读,也可供计算机相关行业的管理者和研发人员参考。

目录 (188章)
倒序
正文
第1章知识图谱概述1.1.1构建有学识的人工智能1.1.2知识的承载与表示方式1.1.3知识图谱是一种世界模型1.2.1知识图谱的互联网基因1.2.2数据的互联网—SemanticWeb1.2.3Things,NotStrings1.2.4典型的知识图谱项目1.2.5知识图谱的概念演进1.3.1知识图谱支持语义搜索1.3.2知识图谱支持智能问答1.3.3知识图谱支持下的推荐系统1.3.4知识图谱辅助语言语义理解1.3.5知识图谱扩展视觉理解的深度和广度1.3.6知识图谱辅助IoT设备互联1.3.7知识图谱支持下的大数据分析1.4知识图谱的技术内涵1.4.1知识图谱是交叉技术领域1.4.2知识图谱的两个核心技术维度1.4.3知识图谱的技术栈1.5建立知识图谱的系统工程观第2章知识图谱的表示2.1.1知识表示的五个用途2.1.2符号表示与向量表示2.2人工智能历史发展长河中的知识表示2.2.1描述逻辑2.2.2霍恩规则逻辑2.2.3产生式系统2.2.4框架系统2.2.5语义网络2.3知识图谱的符号表示方法2.3.1基于图的知识表示方法2.3.2属性图2.3.3RDF图模型2.3.4OWL本体语言2.4知识图谱的向量表示方法2.4.1从词向量讲起2.4.2从词向量到实体向量2.4.3知识图谱向量表示学习模型2.4.4知识图谱向量表示的局限性2.5总结第3章知识图谱的存储与查询3.1.1图数据存储的特点3.1.2基于三元组表的图谱存储3.1.3基于属性表的图谱存储3.1.4基于垂直划分表的知识图谱存储3.1.5基于全索引结构的知识图谱存储3.2.1关系数据库的局限性3.2.2原生图数据库的优点3.2.3原生图数据库使用举例3.2.4什么时候使用原生图数据库3.3.1免索引邻接3.3.2原生图数据库的物理存储设计3.3.3节点和关系边的存储处理3.3.4图遍历查询的物理实现3.3.5属性数据的物理存储处理3.3.6属性图与RDF图存储的比较3.4总结第4章知识图谱的获取与构建4.1.1知识工程发展历史简介4.1.2知识获取的瓶颈问题4.1.3知识图谱工程4.1.4知识图谱与传统知识工程的差异4.2实体识别4.2.1实体识别任务简介4.2.2基于HMM的实体识别4.2.3基于CRF的实体识别4.2.4基于深度学习的实体识别4.3.1关系抽取任务定义4.3.2基于模板的关系抽取4.3.3基于特征工程的关系抽取4.3.4基于核函数的关系抽取4.3.5基于深度学习模型的关系抽取4.3.6实体关系联合抽取4.3.7基于远程监督的关系抽取4.3.8基于Bootstrapping的半监督关系抽取4.4属性补全4.5.1概念图谱简介4.5.2概念抽取的方法4.5.3概念图谱的应用场景4.6.1事件抽取概述4.6.2事件抽取的方法4.7.1知识抽取发展趋势4.7.2少样本知识抽取4.7.3零样本知识抽取4.7.4终生知识抽取4.8总结第5章知识图谱推理5.1.1什么是推理5.1.2机器推理举例5.2.1知识图谱上的推理实现5.2.2基于本体公理的知识图谱推理5.2.3基于图结构与规则学习的知识图谱推理5.2.4基于表示学习的知识图谱推理5.2.5基于图神经网络的知识图谱推理5.2.6符号推理与表示学习的融合5.3基于符号逻辑的知识图谱推理5.3.1基于本体的推理5.3.2基于Datalog的知识图谱推理5.3.3基于产生式规则的推理5.3.4符号知识图谱推理总结5.4.1利用机器学习实现知识图谱归纳推理5.4.2基于嵌入学习的知识图谱推理(1)5.4.2基于嵌入学习的知识图谱推理(2)5.4.3基于规则学习的知识图谱推理(1)5.4.3基于规则学习的知识图谱推理(2)5.4.4本体嵌入5.5总结第6章知识图谱融合6.1.1知识异构性6.1.2知识异构的原因分析6.1.3不同层次的知识图谱融合6.2概念层融合——本体匹配6.2.1基于术语匹配的本体层融合6.2.2基于结构特征的本体层融合6.2.3基于知识分块的大规模本体匹配6.3.1实体对齐方法概述6.3.2基于表示学习的实体对齐6.3.3实体融合工具简介6.4知识融合技术前沿6.5总结第7章知识图谱问答7.1.1智能问答系统的发展历史7.1.2智能问答系统的分类7.1.3实现知识图谱问答的主要技术方法7.1.4知识图谱问答的主要评测数据集7.2.1模板问答概述7.2.2模板问答实现举例7.2.3模板的自动化生成7.3.1语义解析问答概述7.3.2逻辑表达语言7.3.3语义解析举例7.3.4桥接与短语重写7.3.5语义解析总结7.4.2实体链接技术7.5.1深度学习在知识图谱问答中的两种用法7.5.2利用深度学习增强语义解析7.5.3基于端到端神经网络模型的知识图谱问答7.6总结第8章图算法与图数据分析8.1.1图与网络科学8.1.2图的基本概念8.1.3图的基本模型8.2.1图算法概述8.2.2路径与图搜索算法8.2.3中心度算法8.2.4社区发现算法8.3.1图表示学习概述8.3.3图神经网络模型8.4知识图谱与图神经网络8.4.1在知识图谱表示学习与推理中的应用8.4.2在知识图谱构建中的应用8.4.3知识图谱+图神经网络8.5总结第9章知识图谱技术发展9.1.1多模态简介9.1.2多模态的价值与作用9.1.3多模态知识图谱举例9.1.4多模态知识图谱研究9.1.5多模态知识图谱总结9.2知识图谱与语言预训练9.2.1知识图谱与语言预训练9.2.2语言预训练简介9.2.3知识图谱增强的语言预训练模型举例9.2.4知识驱动的语言预训练总结9.3事理知识图谱9.3.1事理知识图谱的定义9.3.2事理知识图谱与传统知识图谱9.3.3事理逻辑关系9.3.4事理知识图谱的应用9.3.5事理知识图谱总结9.4知识图谱与低资源学习9.4.1知识图谱与低资源学习9.4.2低资源条件下的知识图谱构建9.4.3基于知识图谱的低资源学习9.4.4知识图谱与低资源学习总结9.5.1结构化知识预训练概述9.5.2知识图谱结构化上下文9.5.3知识图谱静态预训练模型9.5.4知识图谱动态预训练模型9.5.5应用实践及实验结果9.5.6结构化知识预训练总结9.6.1知识图谱的价值联邦9.6.2联邦知识图谱9.6.3知识图谱与区块链9.6.4开放知识图谱与区块链9.6.5知识图谱与区块链总结9.7总结
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