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知識圖譜(從理論到實踐)/電腦前沿技術叢書

  • 作者：編者:孫洪淋//侯武|責編:李曄
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302691815
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：258
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    知識圖譜是人工智慧的重要部分，是增強機器智能的基礎，其核心就是讓電腦理解、表示和應用人類產生的知識。電腦對知識圖譜的構建和表徵能力，代表了人工智慧的水平。本書從基礎知識、理論和方法入手，逐步增加內容的深度和廣度，幫助讀者掌握知識圖譜的概念、術語和任務，從理論、演算法和應用的角度理解知識圖譜的最新研究內容。
    本書可作為高等院校電腦科學、人工智慧、智能科學與技術等專業的教材，也適合對知識圖譜感興趣的初學者及相關領域的研究人員參考。
作者介紹
編者:孫洪淋//侯武|責編:李曄
目錄
第1章  知識圖譜
  1.1  知識圖譜的基本概念
    1.1.1  知識圖譜的狹義概念
    1.1.2  知識圖譜的廣義概念
    1.1.3  知識圖譜的歷史沿革
  1.2  知識圖譜的研究意義
    1.2.1  知識圖譜是認知智能的基石
    1.2.2  知識引導成為解決問題的重要方式
  1.3  知識圖譜的應用價值
    1.3.1  數據分析
    1.3.2  智慧搜索
    1.3.3  智能推薦
    1.3.4  自然人機交互
    1.3.5  決策支持
  1.4  知識圖譜的分類
    1.4.1  知識圖譜的知識分類
    1.4.2  知識圖譜的領域特性
    1.4.3  典型知識圖譜
  1.5  案例：知識圖譜在美團中的應用
    1.5.1  問題描述
    1.5.2  思路描述
    1.5.3  解決方法
    1.5.4  案例總結
  1.6  實驗：百科圖譜實驗
    1.6.1  實驗內容
    1.6.2  實驗目標
    1.6.3  實驗操作步驟
    1.6.4  實驗總結
  課後習題
第2章  知識表示
  2.1  語義網知識表示
    2.1.1  概述
    2.1.2  語義網知識表示框架
  2.2  開放域知識表示
    2.2.1  概述
    2.2.2  Freebase
    2.2.3  Wikidata
    2.2.4  ConceptNet5
  2.3  知識圖譜向量表示
    2.3.1  表示
    2.3.2  語言的表示方法
    2.3.3  詞嵌入、詞向量
    2.3.4  神經網路語言模型與Word2vec
    2.3.5  表示學習
  2.4  案例：RDF三元組構建實例
    2.4.1  問題描述
    2.4.2  思路描述
    2.4.3  解決方法
    2.4.4  案例總結
  2.5  實驗：知識本體建模實驗

    2.5.1  實驗內容
    2.5.2  實驗目標
    2.5.3  實驗操作步驟
    2.5.4  實驗總結
  課後習題
第3章  實體與關係挖掘
  3.1  領域短語挖掘
    3.1.1  問題描述
    3.1.2  領域短語挖掘方法
    3.1.3  統計指標特徵
  3.2  同義詞挖掘
    3.2.1  概述
    3.2.2  典型方法
  3.3  縮略詞挖掘
  ……
第4章  關係抽取
第5章  知識抽取
第6章  本體異構
第7章  知識圖譜推理
第8章  知識圖譜存儲
第9章  知識圖譜查詢
第10章  知識圖譜推薦
第11章  知識問答
第12章  知識圖譜系統與應用
參考文獻

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