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知识图谱:认知智能理论与实战

知识图谱:认知智能理论与实战

作者: 王文广 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术,既有宏观整体的技术体系,也有关键技术和算法细节。 全书内容包括:知识图谱模式设计的方法论——六韬法;知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取;知识存储中的属性图模型及图数据库,重点介绍了JanusGraph分布式图数据库;知识计算中的图论基础,以及中心性、社区检测等经典图计算算法;知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理,及其编程实例。最后,本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例,梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。 本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱,也适合一线工程师和技术人员参考使用,并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料,以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材。

目录 (191章)
倒序
正文
第1章知识图谱概述1.1从李白的《静夜思》开始1.2什么是知识图谱1.3DIKW模型1.4从DIKW模型到知识图谱1.5知识图谱技术体系1.5.1知识图谱模式设计与管理1.5.2知识图谱构建技术1.5.3知识图谱存储技术1.5.4知识图谱应用技术1.5.5用户接口与界面1.6知识图谱辨析1.6.1知识图谱与自然语言处理1.6.2知识图谱与图数据库1.6.3知识图谱与语义网络1.6.4知识图谱与搜索引擎1.6.5知识图谱与深度学习1.7知识图谱是人工智能进步的阶梯1.7.1明鉴历史1.7.2预见未来1.8本章小结第2章知识图谱模式设计2.1知识图谱模式2.2模式与本体2.2.1本体2.2.2模式与本体辨析2.3本体概论2.3.1本体的构成要素2.3.2本体分类2.3.3资源描述框架RDF2.3.4网络本体语言OWL2.3.5知名本体介绍(1)2.3.5知名本体介绍(2)2.4模式设计的三大基本原则2.4.1赋予一类事物合适的名字2.4.2建立事物间清晰的联系2.4.3明确、正式的语义表达2.5六韬法2.5.1场景2.5.2复用2.5.3事物2.5.4联系2.5.5约束2.5.6评价2.6模式设计的工程模型2.6.1瀑布模型2.6.2螺旋模型2.7本章小结第3章实体抽取3.1实体、命名实体和实体抽取3.2基于规则的实体抽取3.2.1基于词典匹配的实体抽取方法3.2.2编写正则表达式抽取实体3.2.3基于模板的实体抽取方法3.3如何评价实体抽取的效果3.4传统机器学习方法3.4.1概率图模型3.4.2朴素贝叶斯模型3.4.3最大熵模型3.4.4隐马尔可夫模型3.4.5条件随机场3.4.6标记方法3.4.7用CRF++进行实体抽取3.5深度学习方法3.5.1基于深度学习的通用实体抽取框架3.5.2BiLSTM-CRF模型3.5.3预训练模型用于实体抽取(1)3.5.3预训练模型用于实体抽取(2)3.6弱监督学习方法3.7本章小结第4章关系抽取4.1关系和关系抽取4.2基于规则的关系抽取方法4.2.1词法分析与依存句法分析4.2.2基于语法结构的关系抽取4.3基于深度学习的关系抽取方法4.3.1关系分类4.3.2基于BERT的关系分类4.4实体-关系联合抽取的方法4.4.1实体-关系联合抽取方法4.4.2基于片段预测的实体-关系联合抽取4.5弱监督学习与关系抽取4.5.1引导法4.5.2远程监督4.5.3弱监督学习与Snorkel4.5.4Snorkel用于关系抽取4.6本章小结第5章知识存储5.1数据与知识存储5.1.1数据存储模型5.1.2知识存储极简史5.2图数据库模型5.2.1属性图模型5.2.2完整性约束5.2.3事务、ACID与BASE5.2.4查询语言5.3JanusGraph分布式图数据库5.3.1JanusGraph的存储模型5.3.2JanusGraph的属性图模式(1)5.3.2JanusGraph的属性图模式(2)5.3.3事务和故障恢复5.3.4图查询语言Gremlin5.3.5JanusGraph和Gremlin入门指南5.4其他图数据库介绍5.4.1Neo4j5.4.2Dgraph5.4.3NebulaGraph5.4.4图数据对比一览表5.5本章小结第6章知识计算6.1知识计算及其数学基础6.1.1知识图谱与图6.1.2图论6.1.3邻接矩阵6.1.4谱图理论6.2遍历与最短路径算法6.2.1广度优先搜索6.2.2深度优先搜索6.2.3Dijkstra单源最短路径6.2.4最短路径快速算法6.2.5Floyd算法6.3中心性6.3.1度中心性6.3.2亲密中心性6.3.3中介中心性6.3.4特征向量中心性6.3.5PageRank6.4社区检测6.4.1模块度6.4.2GN社区检测算法6.4.3Louvain社区检测算法6.5知识计算工具与系统6.5.1图数据库计算框架6.5.2分布式图计算引擎6.5.3图分析工具包6.6本章小结第7章知识推理7.1知识的表示与推理7.1.1因果推理7.1.2演绎推理7.1.3归纳推理7.1.4概率推理7.1.5知识图谱的推理技术7.2基于规则和逻辑的知识推理方法7.2.1基于规则的方法7.2.2基于逻辑的方法7.2.3定性时空推理7.3几何空间嵌入的知识推理方法7.3.1欧几里得空间的平移变换方法7.3.2复数向量空间的RotatE模型7.3.3双曲空间嵌入的知识推理方法(1)7.3.3双曲空间嵌入的知识推理方法(2)7.3.3双曲空间嵌入的知识推理方法(3)7.4知识推理的深度学习方法7.4.1卷积神经网络的知识推理方法7.4.2图神经网络模型(1)7.4.2图神经网络模型(2)7.5本章小结第8章知识图谱行业应用8.1行业知识图谱8.1.1行业知识图谱的特点8.1.2行业知识图谱的应用价值(1)8.1.2行业知识图谱的应用价值(2)8.2知识图谱行业应用范式8.3.1数据与知识中台8.3.2可视化与交互式分析8.3.3智能问答8.3.4认知推荐8.3.5辅助决策模型8.4金融8.4.1反洗钱和反恐怖融资8.4.2个人信用评估与风险控制8.4.3企业风险识别、控制与管理8.4.4系统性金融风险8.4.5审计8.4.6证券分析与投资研究8.4.7保险8.5医疗、生物医药和卫生健康8.5.1基因知识图谱8.5.2生物医药8.5.3智慧医疗8.5.4公共卫生8.5.5中医药知识图谱8.6智能制造8.6.1设计研发8.6.2质量与可靠性工程8.6.3设备的管理、维护与维修8.6.4BOM物料清单管理8.6.5供应链管理8.6.6售后服务8.7本章小结
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