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基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787576329902
- 條形碼：9787576329902 ; 978-7-5763-2990-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)內(nèi)容(除第1章外)可分為三個(gè)部分。**部分，從知識(shí)圖譜(第2章)、人工智能與可解釋人工智能(第3章)這兩個(gè)角度，介紹基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能所屬概念范疇、所處技術(shù)浪潮中的定位、相關(guān)理論方法工具基礎(chǔ)等。第二部分，詳細(xì)介紹基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應(yīng)用情況(第4章)，針對(duì)基于知識(shí)圖譜的可解釋智能推薦、基于知識(shí)圖譜的可解釋問(wèn)答對(duì)話、基于知識(shí)圖譜的可解釋關(guān)系推理等任務(wù)，分別闡釋了典型成果的技術(shù)路線、總結(jié)分析等。第三部分，總結(jié)全書(shū)并展望基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能的未來(lái)研究發(fā)展趨勢(shì)(第5章)。
基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 研究問(wèn)題與內(nèi)容
1.3 研究?jī)?nèi)容的定位
1.4 本書(shū)的內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)
第2章 知識(shí)圖譜
2.1 引言
2.2 知識(shí)圖譜概述
2.2.1 知識(shí)的定義與內(nèi)涵
2.2.2 知識(shí)圖譜的定義與內(nèi)涵
2.2.3 知識(shí)圖譜邏輯架構(gòu)
2.2.4 知識(shí)圖譜演進(jìn)歷程
2.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)概述
2.3.1 知識(shí)抽取
2.3.2 知識(shí)融合
2.3.3 知識(shí)加工
2.4 知識(shí)圖譜應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)
2.4.1 知識(shí)表示
2.4.2 知識(shí)推理
2.4.3 知識(shí)遷移
2.5 典型知識(shí)圖譜產(chǎn)品
2.6 典型知識(shí)圖譜的應(yīng)用
2.7 知識(shí)圖譜關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展方向分析
第3章 可解釋人工智能
3.1 人工智能概述
3.1.1 概念內(nèi)涵
3.1.2 主要學(xué)派
3.1.3 核心基石
3.1.4 發(fā)展層次
3.2 代人工智能
3.3 第二代人工智能
3.4 第三代人工智能
3.5 可解釋人工智能
3.5.1 背景與意義
3.5.2 定義與目標(biāo)
3.5.3 研究?jī)?nèi)容
3.5.4 典型項(xiàng)目
3.5.5 面臨挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)
第4章 基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能
4.1 引言
4.2 知識(shí)圖譜對(duì)于可解釋人工智能的優(yōu)勢(shì)分析
4.3 基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能的研究?jī)?nèi)容
4.3.1 結(jié)果視角分類：是否強(qiáng)調(diào)以路徑作為解釋依據(jù)
4.3.2 過(guò)程角度分類：知識(shí)注入方式
4.4 符號(hào)定義
4.5 基于知識(shí)圖譜的可解釋智能
4.5.1 基于可解釋性知識(shí)路徑遞歸的智能
4.5.2 基于可解釋性知識(shí)圖譜強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能
4.5.3 基于可解釋性用戶偏好傳播的智能
4.5.4 面向知識(shí)圖譜智能 的可解釋人機(jī)交互
4.5.5 基于可解釋性知識(shí)增強(qiáng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能
4.6 基于知識(shí)圖譜的可解釋問(wèn)答對(duì)話
4.6.1 基于可解釋性邏輯查詢向量建模的問(wèn)答對(duì)話
4.6.2 基于可解釋性“箱子”向量推理的問(wèn)答對(duì)話
4.6.3 基于可解釋性知識(shí)圖譜補(bǔ)全的問(wèn)答對(duì)話
4.6.4 基于可解釋性可微建模的大規(guī)模問(wèn)答對(duì)話
4.6.5 基于可解釋對(duì)話意圖挖掘的問(wèn)答對(duì)話
4.7 基于知識(shí)圖譜的可解釋關(guān)系推理
4.7.1 基于可解釋性輕量化知識(shí)表示學(xué)習(xí)嵌入的關(guān)系推理
4.7.2 基于可解釋性知識(shí)交叉交互建模的關(guān)系推理
4.7.3 基于可解釋性多關(guān)系學(xué)習(xí)的關(guān)系推理
4.7.4 基于可解釋性因式分解的關(guān)系推理
4.7.5 基于可解釋性知識(shí)遷移的關(guān)系推理
第5章 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 發(fā)展趨勢(shì)與展望
參考文獻(xiàn)
展開(kāi)全部
基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能 作者簡(jiǎn)介
王亞珅，博士，工程師，2012年畢業(yè)于北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院獲學(xué)士學(xué)位，2018年畢業(yè)于北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院獲博士學(xué)位，研究方向包括自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。牽頭 自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金、中國(guó)博士后科學(xué)基金會(huì)面上資助、中國(guó)電科集團(tuán)新一代人工智能專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃等項(xiàng)目。獲2021年中國(guó)電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)（6/10）、獲2018年人工智能學(xué)會(huì) 博士學(xué)位論文獎(jiǎng)等。現(xiàn)任中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語(yǔ)言與知識(shí)計(jì)算專委會(huì)委員、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)情感計(jì)算與理解專業(yè)委員會(huì)委員等，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京郵電大學(xué)、北京工業(yè)大學(xué)等高校研究生企業(yè)導(dǎo)師。近五年，以 作者（含通訊作者）身份發(fā)表TKDE、TKDD、ACL、WWW、IJCAI等 會(huì)議/期刊論文20余篇，受理發(fā)明專利20項(xiàng)，出版學(xué)術(shù)專著1部。
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