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基于人工智能的知識圖譜技術(shù)研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787522113227
- 條形碼：9787522113227 ; 978-7-5221-1322-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于人工智能的知識圖譜技術(shù)研究 內(nèi)容簡介
知識圖譜作為當(dāng)前人工智能的重要方向之一，不僅被實(shí)驗(yàn)室的研究者關(guān)注，更被各行各業(yè)的商業(yè)應(yīng)用所關(guān)注。知識圖譜是一個(gè)古老而又嶄新的課題，是知識工程在新時(shí)代的新形態(tài)。智能離不開知識。知識始終是人工智能的核心之一。本書按照知識表示、知識庫構(gòu)建、知識推理和知識應(yīng)用的基本脈絡(luò)，全面介紹有關(guān)知識圖譜的前沿技術(shù)。為便于理解和融會貫通，本書也對相關(guān)NLP與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識與知識圖譜的經(jīng)典傳統(tǒng)方法進(jìn)行了適當(dāng)描述。本書既可作為人工智能領(lǐng)域研究人員的技術(shù)參考書，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)師生的教學(xué)參考書。
基于人工智能的知識圖譜技術(shù)研究 目錄
第1章 相關(guān)理論概述
1.1 知識圖譜的定義與內(nèi)涵
1.2 知識圖譜的分類和應(yīng)用
1.3 知識圖譜相關(guān)研究綜述
1.4 知識圖譜的發(fā)展歷程
1.5 知識圖譜的數(shù)據(jù)來源
1.6 知識圖譜的構(gòu)建
1.7 本章小結(jié)
第2章 知識圖譜的表述
2.1 經(jīng)典知識表示理論
2.2 知識圖譜的數(shù)值化表示方法
2.3 語義網(wǎng)中知識表示方法
2.4 知識圖譜中的知識表示方法
2.5 本章小結(jié)
第3章 知識圖譜的構(gòu)建
3.1 知識圖譜構(gòu)建概述
3.2 知識圖譜的學(xué)科定位探析
3.3 知識圖譜的本體學(xué)層的學(xué)
3.4 實(shí)體層的學(xué)習(xí)
3.5 知識圖譜的數(shù)據(jù)更新
3.6 通用知識圖譜和行業(yè)知識圖譜構(gòu)建的區(qū)別
3.7 課程知識圖譜構(gòu)建
3.8 本章小結(jié)
第4章 知識圖譜構(gòu)建的可用數(shù)據(jù)源分析
4.1 數(shù)據(jù)源分析
4.2 數(shù)據(jù)源采集
4.3 數(shù)據(jù)清洗
4.4 本章小結(jié)
第5章 知識圖譜應(yīng)用研究現(xiàn)狀分析
5.1 知識圖譜應(yīng)用研究的整體分析
5.2 知識圖譜應(yīng)用研究的現(xiàn)狀
5.3 本章小結(jié)
第6章 知識圖譜在社會科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用
6.1 學(xué)科知識圖譜
6.2 管理科學(xué)與工程學(xué)科知識圖體方案設(shè)計(jì)
6.3 構(gòu)建內(nèi)容
6.4 數(shù)據(jù)來源和研究方法
6.5 構(gòu)建流程
6.6 管理科學(xué)與工程學(xué)科知識圖譜分析
6.7 國內(nèi)管理科學(xué)與工程學(xué)科知識基礎(chǔ)分析
6.8 國內(nèi)管理科學(xué)與工程學(xué)科研究熱點(diǎn)、前沿分析
6.9 本章小結(jié)
第7章 基于知識圖譜的技術(shù)研究和應(yīng)用
7.1 技術(shù)
7.2 基于知識圖譜的應(yīng)用
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
7.4 本章小結(jié)
第8章 面向大規(guī)模知識圖譜彈的語義推理方法研究和應(yīng)用
8.1 知識圖譜彈語義推理研究現(xiàn)狀
8.2 基于OWL屬鏈的彈語義關(guān)聯(lián)推理研究
8.3 基于分布式內(nèi)存的彈語義查詢方法研究
8.4 本章小結(jié)
第9章 知識圖譜在事件抽取中的研究與應(yīng)用
9.1 任務(wù)概述
9.2 基于模式匹配的事件抽取方法
9.3 基于機(jī)器學(xué)件抽取方法
9.4 開放域事件抽取
9.5 事件關(guān)系抽取
9.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
1.1 知識圖譜的定義與內(nèi)涵
1.2 知識圖譜的分類和應(yīng)用
1.3 知識圖譜相關(guān)研究綜述
1.4 知識圖譜的發(fā)展歷程
1.5 知識圖譜的數(shù)據(jù)來源
1.6 知識圖譜的構(gòu)建
1.7 本章小結(jié)
第2章 知識圖譜的表述
2.1 經(jīng)典知識表示理論
2.2 知識圖譜的數(shù)值化表示方法
2.3 語義網(wǎng)中知識表示方法
2.4 知識圖譜中的知識表示方法
2.5 本章小結(jié)
第3章 知識圖譜的構(gòu)建
3.1 知識圖譜構(gòu)建概述
3.2 知識圖譜的學(xué)科定位探析
3.3 知識圖譜的本體學(xué)層的學(xué)
3.4 實(shí)體層的學(xué)習(xí)
3.5 知識圖譜的數(shù)據(jù)更新
3.6 通用知識圖譜和行業(yè)知識圖譜構(gòu)建的區(qū)別
3.7 課程知識圖譜構(gòu)建
3.8 本章小結(jié)
第4章 知識圖譜構(gòu)建的可用數(shù)據(jù)源分析
4.1 數(shù)據(jù)源分析
4.2 數(shù)據(jù)源采集
4.3 數(shù)據(jù)清洗
4.4 本章小結(jié)
第5章 知識圖譜應(yīng)用研究現(xiàn)狀分析
5.1 知識圖譜應(yīng)用研究的整體分析
5.2 知識圖譜應(yīng)用研究的現(xiàn)狀
5.3 本章小結(jié)
第6章 知識圖譜在社會科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用
6.1 學(xué)科知識圖譜
6.2 管理科學(xué)與工程學(xué)科知識圖體方案設(shè)計(jì)
6.3 構(gòu)建內(nèi)容
6.4 數(shù)據(jù)來源和研究方法
6.5 構(gòu)建流程
6.6 管理科學(xué)與工程學(xué)科知識圖譜分析
6.7 國內(nèi)管理科學(xué)與工程學(xué)科知識基礎(chǔ)分析
6.8 國內(nèi)管理科學(xué)與工程學(xué)科研究熱點(diǎn)、前沿分析
6.9 本章小結(jié)
第7章 基于知識圖譜的技術(shù)研究和應(yīng)用
7.1 技術(shù)
7.2 基于知識圖譜的應(yīng)用
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
7.4 本章小結(jié)
第8章 面向大規(guī)模知識圖譜彈的語義推理方法研究和應(yīng)用
8.1 知識圖譜彈語義推理研究現(xiàn)狀
8.2 基于OWL屬鏈的彈語義關(guān)聯(lián)推理研究
8.3 基于分布式內(nèi)存的彈語義查詢方法研究
8.4 本章小結(jié)
第9章 知識圖譜在事件抽取中的研究與應(yīng)用
9.1 任務(wù)概述
9.2 基于模式匹配的事件抽取方法
9.3 基于機(jī)器學(xué)件抽取方法
9.4 開放域事件抽取
9.5 事件關(guān)系抽取
9.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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基于人工智能的知識圖譜技術(shù)研究 作者簡介
韋鵬程，教授，博士，博士后，博士后工作站導(dǎo)師，電子信息學(xué)科負(fù)責(zé)人，重慶市學(xué)術(shù)帶頭人后備人選，重慶市高校中青年骨，重慶市高校優(yōu)秀人才支持計(jì)劃，國家本科專業(yè)建設(shè)負(fù)責(zé)人，交互式教育電子重慶市工程技術(shù)研究中心負(fù)責(zé)人，大數(shù)據(jù)重慶市工程實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，重慶市學(xué)科（培育）負(fù)責(zé)人，重慶市高校創(chuàng)新研究群體負(fù)責(zé)人，重慶市人工智能學(xué)會副理事長，重慶市電子學(xué)會常務(wù)理事，重慶郵電大學(xué)碩士生導(dǎo)師五年來主持省部級科研項(xiàng)目5項(xiàng)、市級教改項(xiàng)目2項(xiàng)；發(fā)表SCI期刊論文15篇；出版專著8部；獲得發(fā)明專利10項(xiàng)；承擔(dān)企業(yè)橫向項(xiàng)目10項(xiàng)，項(xiàng)經(jīng)費(fèi)400萬元。
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