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知識圖譜導論

作者：陳華鈞
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2021-02-01
開本： 其他 頁數(shù)： 324
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知識圖譜導論 版權信息

  • ISBN：9787121406997
  • 條形碼：9787121406997 ; 978-7-121-40699-7
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

知識圖譜導論 本書特色

獲陸汝鈐院士作序，王熙照教授、張民教授和司羅教授傾情推薦 作者權威：本書作者是浙江大學計算機科學與技術學院陳華鈞教授，長期從事知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等方向的研究，在國際頂級會議或期刊發(fā)表多篇論文，是《知識圖譜：方法、應用與實踐》作者之一。 內(nèi)容全面：全面覆蓋了知識圖譜的表示、存儲、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，100多個基礎知識點的內(nèi)容 技術前沿：囊括多模態(tài)知識圖譜、知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的融合、本體表示學習、事理知識圖譜，以及知識增強的語言預訓練模型等新熱點 配套齊全：本書是浙江大學知識圖譜慕課課程的配套教材，讀者可結合慕課視頻教程學習。 本書囊括多個知識圖譜相關技術領域的發(fā)展前沿，如多模態(tài)知識圖譜、知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的融合、本體表示學習、事理知識圖譜、知識增強的語言預訓練模型、知識區(qū)塊鏈等。 本書包含作者團隊的學術探索和應用實踐，包括知識圖譜與可解釋人工智能、知識驅動的低資源學習、大規(guī)模知識圖譜預訓練等。 本書是浙江大學知識圖譜慕課課程的配套教材，讀者可結合慕課視頻教程學習。 本書采用全彩印刷，提供良好的閱讀體驗！

知識圖譜導論 內(nèi)容簡介

知識圖譜的發(fā)展歷史源遠流長，從經(jīng)典人工智能的核心命題――知識工程，到互聯(lián)網(wǎng)時代的語義Web，再到當下很多領域構建的數(shù)千億級別的現(xiàn)代知識圖譜。知識圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術基因，是知識表示、表示學習、自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫和圖計算等多個領域技術的綜合集成。本書全面覆蓋了知識圖譜的表示、存儲、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，100多個基礎知識點的內(nèi)容，同時囊括多模態(tài)知識圖譜、知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡的融合、本體表示學習、事理知識圖譜，以及知識增強的語言預訓練模型等新熱點、新發(fā)展。作為一本導論性質(zhì)的書，本書希望幫助初學者梳理知識圖譜的基本知識點和關鍵技術要素，也希望幫助技術決策者建立知識圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀，為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書在技術廣度和深度上兼具極強的參考性，適合高等院校的計算機專業(yè)師生閱讀，也可供計算機相關行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

知識圖譜導論 目錄

目錄

第1章 知識圖譜概述 1

1.1 語言與知識 2

1.2 知識圖譜的起源 7

1.3 知識圖譜的價值 12

1.4 知識圖譜的技術內(nèi)涵 16

1.5 建立知識圖譜的系統(tǒng)工程觀 20

第2章 知識圖譜的表示 21

2.1 什么是知識表示 22

2.2 人工智能歷史發(fā)展長河中的知識表示 24

2.3 知識圖譜的符號表示方法 28

2.4 知識圖譜的向量表示方法 32

2.5 總結 38

第3章 知識圖譜的存儲與查詢 39

3.1 基于關系型數(shù)據(jù)庫的知識圖譜存儲 40

3.2 基于原生圖數(shù)據(jù)庫的知識圖譜存儲 44

3.3 原生圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)原理淺析 52

3.4 總結 55

第4章 知識圖譜的獲取與構建 57

4.1 重新理解知識工程與知識獲取 58

4.2 實體識別 62

4.3 關系抽取 71

4.4 屬性補全 81

4.5 概念抽取 83

4.6 事件識別與抽取 87

4.7 知識抽取技術前沿 91

4.8 總結 95

第5章 知識圖譜推理 96

5.1 推理簡述 97

5.2 知識圖譜推理簡介 101

5.3 基于符號邏輯的知識圖譜推理 108

5.4 基于表示學習的知識圖譜推理 117

5.5 總結 144

第6章 知識圖譜融合 146

6.1 知識圖譜融合概述 147

6.2 概念層融合——本體匹配 150

6.3 實例層的融合——實體對齊 155

6.4 知識融合技術前沿 159

6.5 總結 162

第7章 知識圖譜問答 163

7.1 智能問答概述 164

7.2 基于問句模板的知識圖譜問答 172

7.3 基于語義解析的知識圖譜問答 178

7.4 基于檢索排序的知識圖譜問答 185

7.5 基于深度學習的知識圖譜問答 188

7.6 總結 195

第8章 圖算法與圖數(shù)據(jù)分析 196

8.1 圖的基本知識 197

8.2 基礎圖算法 204

8.3 圖表示學習與圖神經(jīng)網(wǎng)絡 211

8.4 知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡 224

8.5 總結 232

第9章 知識圖譜技術發(fā)展 233

9.1 多模態(tài)知識圖譜 234

9.2 知識圖譜與語言預訓練 248

9.3 事理知識圖譜 255

9.4 知識圖譜與低資源學習 261

9.5 結構化知識預訓練 276

9.6 知識圖譜與區(qū)塊鏈 293



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知識圖譜導論 作者簡介

陳華鈞，浙江大學計算機科學與技術學院教授。主要研究方向為知識圖譜、自然語言處理、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等。在WWW/IJCAI/AAAI/ACL/VLDB/ICDE, IEEE CIM, IEEE IS, TKDE, Briefings in Bioinformatics 等國際頂級會議和期刊上發(fā)表多篇論文。曾獲國際語義網(wǎng)會議ISWC最佳論文獎、教育部技術發(fā)明一等獎、國家科技進步二等獎、中國中文信息學會錢偉長科技獎一等獎、阿里巴巴優(yōu)秀學術合作獎、中國工信出版?zhèn)髅郊瘓F優(yōu)秀出版物一等獎等獎勵。牽頭發(fā)起OpenKG，浙江大學阿里巴巴知識引擎聯(lián)合實驗室主任、浙江省大數(shù)據(jù)智能計算重點實驗室副主任、中國人工智能學會知識工程專委會副主任、中國中文信息學會語言與知識計算專委會副主任、全國知識圖譜大會CCKS2020 大會主席、國際語義技術聯(lián)合會議JIST2019大會主席、Elsevier Journal of Big Data Research Editor in Chief。

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