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知識圖譜從0到1(原理與Python實戰)/人工智慧前沿實戰叢書

  • 作者：編者:劉威|責編:王秋陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302662341
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：254
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實例，讀者將深入了解知識圖譜的構建、表示、推理等關鍵知識點。此外，本書通過提供代碼實戰，引導讀者親自動手構建知識圖譜，並應用各種技術和工具進行實踐。這種實踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識圖譜的實際應用。本書的目標是幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念，並通過代碼實戰構建知識圖譜。同時，本書也提供了關於大語言模型與知識圖譜相結合的內容，讓讀者進一步探索這兩個領域的交叉點。
    本書內容對於人工智慧基礎研究有一定的參考意義，既適合專業人士了解知識圖譜、深度學習和人工智慧的前沿熱點，也適合對人工智慧感興趣的讀者閱讀，同時本書也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
作者介紹
編者:劉威|責編:王秋陽
    劉威     在知識圖譜、大數據開發、後端開發等領域有著豐富的經驗，先後從事爬蟲、大數據、知識圖譜開發相關的工作。現就職于北京某科研實驗室，曾在人民日報媒體技術股份有限公司從事爬蟲、大數據、知識圖譜開發等工作。
目錄
第一篇  基礎篇
  第1章  知識圖譜概述
    1.1  知識圖譜的概念
    1.2  知識圖譜的發展
      1.2.1  知識圖譜與人工智慧
      1.2.2  專家系統
      1.2.3  語義網
      1.2.4  知識圖譜的發展
    1.3  知識圖譜的應用與現狀
      1.3.1  知識圖譜分類
      1.3.2  通用知識圖譜
      1.3.3  領域知識圖譜
    1.4  參考文獻
  第2章  知識圖譜構建技術
    2.1  知識表示與知識建模
      2.1.1  知識表示
      2.1.2  知識建模
    2.2  知識抽取
      2.2.1  實體抽取
      2.2.2  關係抽取
      2.2.3  事件抽取
    2.3  知識存儲
      2.3.1  基於表結構的關係型資料庫
      2.3.2  RDF存儲系統
      2.3.3  原生圖資料庫
    2.4  知識融合
      2.4.1  知識融合的概念
      2.4.2  知識融合的異構
      2.4.3  本體匹配
      2.4.4  實體對齊
    2.5  知識推理
    2.6  參考文獻
  第3章  知識圖譜的應用
    3.1  知識庫問答
      3.1.1  知識庫問答的構建方法
      3.1.2  基於知識圖譜的問答系統應用
    3.2  基於圖譜的推薦系統
      3.2.1  推薦系統
      3.2.2  基於知識圖譜的推薦系統
      3.2.3  推薦系統的應用
    3.3  參考文獻
  第4章  數據採集與數據處理
    4.1  數據採集
      4.1.1  網路爬蟲概述
      4.1.2  網頁爬蟲採集
      4.1.3  App爬蟲採集
      4.1.4  反爬蟲
      4.1.5  Scrapy框架
    4.2  數據處理
      4.2.1  結構化數據

      4.2.2  半結構化數據
      4.2.3  非結構化數據
第二篇  代碼實踐篇
  第5章  知識抽取
    5.1  實體抽取
      5.1.1  實體抽取模型
      5.1.2  實體抽取示例
    5.2  關係抽取
      5.2.1  關係抽取模型
      5.2.2  關係抽取示例
    5.3  事件抽取
      5.3.1  事件抽取模型
      5.3.2  事件抽取示例
    5.4  參考文獻
  第6章  知識存儲
    6.1  知識存儲工具
      6.1.1  Neo4j
      6.1.2  Virtuoso
      6.1.3  SPARQL
    6.2  知識存儲案例
      6.2.1  Neo4j存儲
      6.2.2  Virtuoso存儲
  第7章  知識圖譜構建
    7.1  圖譜數據
      7.1.1  數據採集
      7.1.2  圖譜構建
      7.1.3  伺服器端數據介面
    7.2  知識圖譜可視化
      7.2.1  前端項目
      7.2.2  圖譜可視化
  第8章  知識圖譜與大語言模型
    8.1  大語言模型
      8.1.1  大語言模型概述
      8.1.2  ChatGPT
      8.1.3  GLM系列輕量級大語言模型
    8.2  大語言模型與知識圖譜的融合
      8.2.1  統一大語言模型與知識圖譜
      8.2.2  大語言模型與知識圖譜前景

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