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知識圖譜:方法、工具與案例 版權信息
- ISBN：9787302634638
- 條形碼：9787302634638 ; 978-7-302-63463-8
- 裝幀：平裝-鎖線膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
知識圖譜:方法、工具與案例 本書特色
知識圖譜開創了人工智能的新范式，以數據驅動和知識驅動相結合，開啟了下一代人工智能，實現了人與人、人與機器、機器與機器的協同協作。此外，知識圖譜突破了傳統的人工智能研究領域，從廣泛的文本、結構化、視覺和時序等多模型數據中提取知識已成為知識圖譜發展的主要方向之一，多模態知識圖譖的構建可深度融合并靈活運用顯式符號知識和隱式數據知識。將深度學習、圖深度學習、遷移學習與元學習深度融合是知識圖譜的發展趨勢，可用于全類型、高涵蓋的大規模知識圖譜構建，實現更精深的知識推理，是通往魯棒、可解釋的人工智能之路。
Dieter Fensel 是語義網絡研究的先驅之一，本書是其團隊在知譯者序識圖譜領域的主要成果之一。本書共5章，主要討論了知識圖譜的整個生命周期，知識圖譜的概念、構建、實現、維護和部署、技術架構和未來工作的方向，可作為知識圖譜、模式識別與人工智能和計算機視覺等方面的科學家、工程師的參考用書。
知識圖譜:方法、工具與案例 內容簡介
《知識圖譜：方法、工具與案例》介紹可供信息提供者構建和維護知識圖譜的方法和工具，包括實施知識圖譜，手動、半自動、自動構建驗證語義標記，并將語義標記集成到知識圖譜；還介紹用于半自動和自動整理圖譜的基于生命周期的方法，可進行評估、糾錯，以及利用其他靜態和動態資源來豐富知識圖譜。 第1章定義知識圖譜，重點描述各種方法的影響，而非數學理論。第2章詳細闡述如何構建、實現、維護和部署知識圖譜。第3章介紹在這些知識圖譜上構建的相關應用層，并解釋如何用推理來定義這些圖譜上的視圖，使其成為開放的、面向服務的對話系統的有用資源。第4章討論知識圖譜技術在旅游行業以及其他垂直領域的應用。第5章進行總結，勾勒出未來方向。附錄介紹領域規范抽象語法和語義，使schema.org適應特定領域和任務。 為說明方法的實際應用，《知識圖譜：方法、工具與案例》以對話界面為重點討論了幾個試點項目，描述知識圖譜如何應用于電子營銷和電子商務領域。
知識圖譜:方法、工具與案例 目錄
第1章 引言：什么是知識圖譜？ 1
1.1 引言 1
1.2 知識圖譜的概念性定義 2
1.3 知識圖譜的實證定義 7
1.3.1 開放知識圖譜 7
1.3.2 專有知識圖譜 10
第2章 構建知識圖譜 13
2.1 引言 13
2.2 知識創建 16
2.2.1 知識創建方法論 16
2.2.2 建模語言 18
2.2.3 知識生成工具 24
2.3 知識托管 36
2.3.1 語義標注的收集、存儲和檢索 36
2.3.2 知識圖譜的收集、存儲和檢索 39
2.4 知識管理 41
2.4.1 *大簡單知識表示形式 41
2.4.2 知識評估 42
2.4.3 知識清洗 53
2.4.4 知識豐富 60
2.4.5 知識管理綜述 71
2.5 知識部署：投入實用 72
第3章 使用知識圖譜 81
3.1 引言 81
3.2 融合人工智能和互聯網 82
3.2.1 人工智能 60 年回顧 82
3.2.2 Web(用于機器人) 83
3.2.3 小結 91
3.3 知識訪問層 91
3.3.1 松散連接的TBox在知識圖譜上定義基于邏輯的視圖 92
3.3.2 動態數據和活躍數據：語義網絡服務 96
3.4 開放和面向服務的對話系統 100
3.4.1 開放的對話系統 100
3.4.2 服務引導對話 105
3.4.3 小結 107
第4章 為什么需要知識圖譜：應用 109
4.1 引言 109
4.2 市場 110
4.3 動機和解決方案 111
4.4 旅游用例 117
4.5 能源用例 122
4.6 更多垂直領域 126
4.7 小結 127
第5章 結論 129
以下內容可掃描封底二維碼下載 附錄A 領域建模形式的語法和語義 133
A.1 領域規范的抽象語法和語義 133
A.1.1 SHACL 134
A.1.2 領域規范的概念描述 135
A.1.3 抽象語法 140
A.1.4 語義 143
1.1 引言 1
1.2 知識圖譜的概念性定義 2
1.3 知識圖譜的實證定義 7
1.3.1 開放知識圖譜 7
1.3.2 專有知識圖譜 10
第2章 構建知識圖譜 13
2.1 引言 13
2.2 知識創建 16
2.2.1 知識創建方法論 16
2.2.2 建模語言 18
2.2.3 知識生成工具 24
2.3 知識托管 36
2.3.1 語義標注的收集、存儲和檢索 36
2.3.2 知識圖譜的收集、存儲和檢索 39
2.4 知識管理 41
2.4.1 *大簡單知識表示形式 41
2.4.2 知識評估 42
2.4.3 知識清洗 53
2.4.4 知識豐富 60
2.4.5 知識管理綜述 71
2.5 知識部署：投入實用 72
第3章 使用知識圖譜 81
3.1 引言 81
3.2 融合人工智能和互聯網 82
3.2.1 人工智能 60 年回顧 82
3.2.2 Web(用于機器人) 83
3.2.3 小結 91
3.3 知識訪問層 91
3.3.1 松散連接的TBox在知識圖譜上定義基于邏輯的視圖 92
3.3.2 動態數據和活躍數據：語義網絡服務 96
3.4 開放和面向服務的對話系統 100
3.4.1 開放的對話系統 100
3.4.2 服務引導對話 105
3.4.3 小結 107
第4章 為什么需要知識圖譜：應用 109
4.1 引言 109
4.2 市場 110
4.3 動機和解決方案 111
4.4 旅游用例 117
4.5 能源用例 122
4.6 更多垂直領域 126
4.7 小結 127
第5章 結論 129
以下內容可掃描封底二維碼下載 附錄A 領域建模形式的語法和語義 133
A.1 領域規范的抽象語法和語義 133
A.1.1 SHACL 134
A.1.2 領域規范的概念描述 135
A.1.3 抽象語法 140
A.1.4 語義 143
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知識圖譜:方法、工具與案例 作者簡介
Dieter Fensel 擔任奧地利因斯布魯克大學計算機科學系STI研究組的主任。Dieter迄今已撰寫了300多篇論文。作為語義Web研究的先驅之一，Dieter與人共同舉辦了ESWC和ISWC等重要的科技會議。Dieter的研究興趣目前集中在知識圖譜的開發和知識圖譜生命周期的各個方面。Dieter與seekda和Onlim等公司合作，成功地將自己的研究成果應用于工業領域。
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