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語義應(yīng)用:方法論、技術(shù)和企業(yè)運用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030786067
- 條形碼：9787030786067 ; 978-7-03-078606-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
語義應(yīng)用:方法論、技術(shù)和企業(yè)運用 內(nèi)容簡介
如今，語義應(yīng)用令 諸多企業(yè)及組織獲益。
本書從企業(yè)用途、應(yīng)用、技術(shù)、方法論四個角度對 語義應(yīng)用進行闡述。
語義應(yīng)用是一種軟件應(yīng)用，明確或隱含地使用 某一領(lǐng)域內(nèi)的語義。使用語義，是為了提高其應(yīng)用 的可用性、有效性以及完整性。將語義學加入信息 處理，聽起來“野心勃勃”，甚至像天方夜譚，但 作者通過真實案例告訴讀者，這并非白日做夢，這 些應(yīng)用都是可行的，且已經(jīng)產(chǎn)生了效益。本書在多 個章節(jié)中介紹了金融業(yè)、法律界、工業(yè)界、醫(yī)療保 健業(yè)、公共部門及IT業(yè)的語義應(yīng)用，為相關(guān)領(lǐng)域的 讀者提供參考。
如果讀者沒有在本書中找到可以應(yīng)用于自己領(lǐng) 域的語義應(yīng)用，書中介紹的其他領(lǐng)域應(yīng)用或許可以 為其提供一些想法或方法。本書還介紹了語義在信 息檢索、內(nèi)容管理、流程規(guī)劃、 及決策支持等 方面的應(yīng)用。
語義應(yīng)用:方法論、技術(shù)和企業(yè)運用 目錄
第1章 語義應(yīng)用簡介
1.1 本書章節(jié)總覽
1.2 基礎(chǔ)
1.3 企業(yè)用途及應(yīng)用
1.3.1 企業(yè)用途
1.3.2 應(yīng)用
1.4 方法論
1.4.1 本體工程
1.4.2 質(zhì)量管理
1.5 技術(shù)
1.5.1 語義搜索
1.5.2 數(shù)據(jù)的集成與抽取、轉(zhuǎn)換和加載
1.5.3 標注
1.6 結(jié)論
參考文獻
第2章 企業(yè)環(huán)境中本體的實用建模指南
2.1 背景
2.2 企業(yè)環(huán)境的要求
2.3 開發(fā)流程
2.3.1 初始階段
2.3.2 后續(xù)階段
2.3.3 擴展階段
2.3.4 與其他建模方法論的比較
2.4 從辭典到本體
2.4.1 我們的方法
2.4.2 建模準則
2.4.3 建模模式
2.4.4 將辭典改進為本體
2.5 經(jīng)驗
2.5.1 建模工作
2.5.2 有意義的術(shù)語
2.5.3 拼寫容錯
2.5.4 勇于接受缺陷
2.6 建議
參考文獻
第3章 合規(guī)使用元數(shù)據(jù)
3.1 對合規(guī)工具的日益增多的需求
3.2 使數(shù)據(jù)湖可用
3.3 策略感知系統(tǒng)的概念與架構(gòu)
3.3.1 數(shù)據(jù)采集
3.3.2 連接數(shù)據(jù)及元數(shù)據(jù)
3.3.3 應(yīng)用限制
3.3.4 創(chuàng)建策略感知數(shù)據(jù)價值鏈
3.3.5 用于合規(guī)的自動審計
3.4 相關(guān)元數(shù)據(jù)的查找及形式化
3.5 上下文感知反應(yīng)是通向可用性的決定性飛躍
3.6 合規(guī)系統(tǒng)的工具使用
3.6.1 用于語義數(shù)據(jù)湖的工具
3.6.2 選擇Ontario還是轉(zhuǎn)換攝取
3.6.3 可擴展語義分析棧
3.7 建議
3.8 結(jié)語
參考文獻
第4章 大數(shù)據(jù)的多樣性管理
4.1 引言
4.2 大數(shù)據(jù)的多樣性
4.2.1 結(jié)構(gòu)的多樣性
4.2.2 粒度的多樣性
4.2.3 來源的多樣性
4.2.4 質(zhì)量的多樣性
4.2.5 處理的多樣性
4.3 數(shù)據(jù)湖的多樣性管理
4.3.1 元數(shù)據(jù)存儲庫
4.3.2 元數(shù)據(jù)類型
4.3.3 元數(shù)據(jù)的粒度
4.3.4 聯(lián)合
4.3.5 分區(qū)
4.3.6 數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)擴充
4.3.7 訪問控制
4.4 在執(zhí)法中的應(yīng)用
4.4.1 綜合執(zhí)法架構(gòu)概述
4.4.2 解決多樣性管理
4.5 建議
4.6 總結(jié)
參考文獻
第5章 經(jīng)濟學中的文本挖掘
5.1 簡介
5.2 使用NLP方法對文本進行預(yù)處理和分析
5.3 利用模板規(guī)則對年度報告中的經(jīng)濟預(yù)測進行分析
5.4 基于本體信息的商業(yè)報告中CSR信息的分析
5.4.1 知識庫的數(shù)據(jù)分析及開發(fā)
5.4.2 建立本體
5.4.3 年度報告中CSR信息的基本統(tǒng)計
5.5 建議
5.6 總結(jié)
參考文獻
第6章 生成自然語言文本
6.1 引言
6.2 語言生成的認知過程
6.3 自動文本生成的使用
6.4 文本生成的 方法
6.5 利用信息結(jié)構(gòu)提高質(zhì)量
6.6 建議
6.7 總結(jié)
6.8 未來趨勢：新聞的高度個性化
參考文獻
第7章 本體在情感分析中的作用
7.1 簡介
7.2 自動情感分析的基本要素
7.3 情感分析中的詞匯
7.3.1 情感詞
7.3.2 實體及方面
7.4 建議
7.5 結(jié)論
參考文獻
第8章 用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容構(gòu)建簡潔的文本語料庫
8.1 動機
8.2 目標
8.3 本體的使用
8.4 CorpusBuilder
8.5 勘探器組件
8.6 通知功能
8.7 技術(shù)
8.8 現(xiàn)狀及未來的工作
8.9 建議
8.10 總結(jié)
參考文獻
第9章 基于本體的網(wǎng)頁內(nèi)容建模：Leipzig Health Atlas示例
9.1 簡介
9.2 LHA門戶的內(nèi)容
9.3 本體架構(gòu)
9.4 Drupal本體生成器
9.5 Drupal中的簡單本體加載器
9.6 建議
9.7 結(jié)論
參考文獻
0章 癌癥治療的個性化臨床決策支持
10.1 介紹
10.2 用戶交互概念
10.2.1 藥品信息服務(wù)
10.2.2 文獻服務(wù)
10.2.3 循證醫(yī)學的建議
10.3 醫(yī)學信息提供者
10.4 基于本體的電子健康記錄
10.5 醫(yī)學本體
10.6 軟件架構(gòu)
10.6.1 概述
10.6.2 語義ETL
10.6.3 文獻服務(wù)
10.6.4 循證醫(yī)學 服務(wù)
10.6.5 實現(xiàn)
10.7
10.8 結(jié)論
參考文獻
1章 時態(tài)概念語義系統(tǒng)的應(yīng)用
11.1 簡介
11.1.1 語義擴展
11.1.2 蒸餾塔中時態(tài)數(shù)據(jù)的語義擴展
11.1.3 形式概念分析
11.2 蒸餾塔時態(tài)數(shù)據(jù)的概念擴展
11.3 形式上下文的概念格
11.3.1 概念、對象概念及屬性概念的示例
11.3.2 形式概念、概念格及蘊含式
11.4 蒸餾塔數(shù)據(jù)的時態(tài)評估
11.4.1 蒸餾塔的狀態(tài)
11.4.2 轉(zhuǎn)移及軌跡
11.4.3 蒸餾數(shù)據(jù)的概念圖
11.5 討論
11.5.1 適用范圍
11.5.2 方法論
11.5.3 技術(shù)
11.5.4 經(jīng)驗
11.6 建議
11.6.1 FCA/TCA的通用性
11.6.2 形式上下文的簡單性與概念格的復(fù)雜性
11.6.3 FCA/TCA程序方面的建議
11.7 結(jié)論
參考文獻
2章 智能工廠中的上下文感知文檔
12.1 簡介
12.2 用例1：機器人應(yīng)用程序開發(fā)
12.3 用例2：工業(yè)檢測機器的維護
1.1 本書章節(jié)總覽
1.2 基礎(chǔ)
1.3 企業(yè)用途及應(yīng)用
1.3.1 企業(yè)用途
1.3.2 應(yīng)用
1.4 方法論
1.4.1 本體工程
1.4.2 質(zhì)量管理
1.5 技術(shù)
1.5.1 語義搜索
1.5.2 數(shù)據(jù)的集成與抽取、轉(zhuǎn)換和加載
1.5.3 標注
1.6 結(jié)論
參考文獻
第2章 企業(yè)環(huán)境中本體的實用建模指南
2.1 背景
2.2 企業(yè)環(huán)境的要求
2.3 開發(fā)流程
2.3.1 初始階段
2.3.2 后續(xù)階段
2.3.3 擴展階段
2.3.4 與其他建模方法論的比較
2.4 從辭典到本體
2.4.1 我們的方法
2.4.2 建模準則
2.4.3 建模模式
2.4.4 將辭典改進為本體
2.5 經(jīng)驗
2.5.1 建模工作
2.5.2 有意義的術(shù)語
2.5.3 拼寫容錯
2.5.4 勇于接受缺陷
2.6 建議
參考文獻
第3章 合規(guī)使用元數(shù)據(jù)
3.1 對合規(guī)工具的日益增多的需求
3.2 使數(shù)據(jù)湖可用
3.3 策略感知系統(tǒng)的概念與架構(gòu)
3.3.1 數(shù)據(jù)采集
3.3.2 連接數(shù)據(jù)及元數(shù)據(jù)
3.3.3 應(yīng)用限制
3.3.4 創(chuàng)建策略感知數(shù)據(jù)價值鏈
3.3.5 用于合規(guī)的自動審計
3.4 相關(guān)元數(shù)據(jù)的查找及形式化
3.5 上下文感知反應(yīng)是通向可用性的決定性飛躍
3.6 合規(guī)系統(tǒng)的工具使用
3.6.1 用于語義數(shù)據(jù)湖的工具
3.6.2 選擇Ontario還是轉(zhuǎn)換攝取
3.6.3 可擴展語義分析棧
3.7 建議
3.8 結(jié)語
參考文獻
第4章 大數(shù)據(jù)的多樣性管理
4.1 引言
4.2 大數(shù)據(jù)的多樣性
4.2.1 結(jié)構(gòu)的多樣性
4.2.2 粒度的多樣性
4.2.3 來源的多樣性
4.2.4 質(zhì)量的多樣性
4.2.5 處理的多樣性
4.3 數(shù)據(jù)湖的多樣性管理
4.3.1 元數(shù)據(jù)存儲庫
4.3.2 元數(shù)據(jù)類型
4.3.3 元數(shù)據(jù)的粒度
4.3.4 聯(lián)合
4.3.5 分區(qū)
4.3.6 數(shù)據(jù)集成與數(shù)據(jù)擴充
4.3.7 訪問控制
4.4 在執(zhí)法中的應(yīng)用
4.4.1 綜合執(zhí)法架構(gòu)概述
4.4.2 解決多樣性管理
4.5 建議
4.6 總結(jié)
參考文獻
第5章 經(jīng)濟學中的文本挖掘
5.1 簡介
5.2 使用NLP方法對文本進行預(yù)處理和分析
5.3 利用模板規(guī)則對年度報告中的經(jīng)濟預(yù)測進行分析
5.4 基于本體信息的商業(yè)報告中CSR信息的分析
5.4.1 知識庫的數(shù)據(jù)分析及開發(fā)
5.4.2 建立本體
5.4.3 年度報告中CSR信息的基本統(tǒng)計
5.5 建議
5.6 總結(jié)
參考文獻
第6章 生成自然語言文本
6.1 引言
6.2 語言生成的認知過程
6.3 自動文本生成的使用
6.4 文本生成的 方法
6.5 利用信息結(jié)構(gòu)提高質(zhì)量
6.6 建議
6.7 總結(jié)
6.8 未來趨勢：新聞的高度個性化
參考文獻
第7章 本體在情感分析中的作用
7.1 簡介
7.2 自動情感分析的基本要素
7.3 情感分析中的詞匯
7.3.1 情感詞
7.3.2 實體及方面
7.4 建議
7.5 結(jié)論
參考文獻
第8章 用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容構(gòu)建簡潔的文本語料庫
8.1 動機
8.2 目標
8.3 本體的使用
8.4 CorpusBuilder
8.5 勘探器組件
8.6 通知功能
8.7 技術(shù)
8.8 現(xiàn)狀及未來的工作
8.9 建議
8.10 總結(jié)
參考文獻
第9章 基于本體的網(wǎng)頁內(nèi)容建模：Leipzig Health Atlas示例
9.1 簡介
9.2 LHA門戶的內(nèi)容
9.3 本體架構(gòu)
9.4 Drupal本體生成器
9.5 Drupal中的簡單本體加載器
9.6 建議
9.7 結(jié)論
參考文獻
0章 癌癥治療的個性化臨床決策支持
10.1 介紹
10.2 用戶交互概念
10.2.1 藥品信息服務(wù)
10.2.2 文獻服務(wù)
10.2.3 循證醫(yī)學的建議
10.3 醫(yī)學信息提供者
10.4 基于本體的電子健康記錄
10.5 醫(yī)學本體
10.6 軟件架構(gòu)
10.6.1 概述
10.6.2 語義ETL
10.6.3 文獻服務(wù)
10.6.4 循證醫(yī)學 服務(wù)
10.6.5 實現(xiàn)
10.7
10.8 結(jié)論
參考文獻
1章 時態(tài)概念語義系統(tǒng)的應(yīng)用
11.1 簡介
11.1.1 語義擴展
11.1.2 蒸餾塔中時態(tài)數(shù)據(jù)的語義擴展
11.1.3 形式概念分析
11.2 蒸餾塔時態(tài)數(shù)據(jù)的概念擴展
11.3 形式上下文的概念格
11.3.1 概念、對象概念及屬性概念的示例
11.3.2 形式概念、概念格及蘊含式
11.4 蒸餾塔數(shù)據(jù)的時態(tài)評估
11.4.1 蒸餾塔的狀態(tài)
11.4.2 轉(zhuǎn)移及軌跡
11.4.3 蒸餾數(shù)據(jù)的概念圖
11.5 討論
11.5.1 適用范圍
11.5.2 方法論
11.5.3 技術(shù)
11.5.4 經(jīng)驗
11.6 建議
11.6.1 FCA/TCA的通用性
11.6.2 形式上下文的簡單性與概念格的復(fù)雜性
11.6.3 FCA/TCA程序方面的建議
11.7 結(jié)論
參考文獻
2章 智能工廠中的上下文感知文檔
12.1 簡介
12.2 用例1：機器人應(yīng)用程序開發(fā)
12.3 用例2：工業(yè)檢測機器的維護
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語義應(yīng)用:方法論、技術(shù)和企業(yè)運用 作者簡介
沈磊，美國計算語言學會（ACL）會員，中國計算機學會（CCF）會員，博士畢業(yè)于北京航空航天大學計算機學院，博士研究方向為人工智能、模式識別，現(xiàn)為vivo公司北京AI研究院NLP算法專家，主要方向為自然語言理解和自動問答。她在自然語言處理及推薦算法方向發(fā)表了多篇學術(shù)論文，申請了5項。 鄭春萍，教育學博士，北京郵電大學人文學院副教授，主要研究方向為應(yīng)用語言學與計算機輔助翻譯。她是美國國務(wù)院“英語語言學者項目”訪問學者、英國曼徹斯特大學人文藝術(shù)學院訪問學者，曾獲北京市高等教育教學成果一等獎、北京市高校青年教學名師獎、“希望之星”英語風采大賽全國總決賽**指導教師獎等獎項。她主持了國家社科基金、教育部霍英東青年教師基金及教育部人文社科基金等省部級課題6項，發(fā)表學術(shù)論文40余篇，主編教材2部，出版專著1部、譯著2部。
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