知识图谱 - 图书

知识图谱. 作者: 赵军 出版社: 高等教育出版社 出版年: 2018-12 页数: 312 定价: 49.90元 装帧: 平装 丛书: 人工智能丛书. ISBN: 9787040509847. 豆瓣评分. 登录/注册 下载豆瓣客户端 豆瓣6.0全新发布 × 豆瓣 扫码直接下载 iPhone · Android 豆瓣 读书 电影 音乐 同城 小组 阅读 FM 时间 豆品 豆瓣读书 搜索： 购书单 电子图书 豆瓣书店 2021年度榜单 2021书影音报告 购物车 知识图谱 作者: 赵军 出版社: 高等教育出版社 出版年:2018-12 页数:312 定价:49.90元 装帧:平装 丛书: 人工智能丛书 ISBN:9787040509847 豆瓣评分 8.0 74人评价 5星 25.7% 4星 41.9% 3星 23.0% 2星 5.4% 1星 4.1% 评价:   写笔记  写书评 加入购书单 已在购书单 分享到   推荐 内容简介  · · · · · · 本书聚焦于知识图谱，分十个章节围绕知识建模、知识获取、知识融合、存储和检索、知识推理以及知识服务等知识图谱生命周期各个主要环节展开介绍。

每章以任务为导引，引出任务描述、难点问题、基本方法、研究现状和存在的问题，并从多个相关的研究方向对各个任务的发展进程进行系统的、多维度的梳理，注重介绍传统知识工程的思想和理论以及机器学习和深度学习在知识图谱各个环节中应用的技术和方法，从而使读者能够了解发展脉络，激发研究兴趣，思考核心问题，领悟发展方向。

本书可以作为自然语言处理、知识工程、人工智能等相关课程的研究生教材，也可供计算机科学技术领域相关工程技术人员学习参考。

目录  · · · · · · 第一章概述 1.1什么是知识图谱 1.2知识图谱发展历程 1.3知识图谱类型 1.4知识图谱生命周期 1.4.1知识体系构建 ······ (更多) 第一章概述 1.1什么是知识图谱 1.2知识图谱发展历程 1.3知识图谱类型 1.4知识图谱生命周期 1.4.1知识体系构建 1.4.2知识获取 1.4.3知识融合 1.4.4知识存储 1.4.5知识推理 1.4.6知识应用 1.5知识图谱与深度学习 1.6小结 第二章知识表示 2.1经典知识表示理论 2.1.1逻辑 2.1.2语义网络 2.1.3框架 2.1.4脚本 2.2语义网中的知识表示方法 2.2.1语义网表示方法 2.2.2语义网知识描述体系 2.3知识图谱中的知识表示方法 2.3.1表示框架 2.3.2Freebase中的知识框架 2.4知识图谱的数值化表示方法 2.4.1符号的数值化表示 2.4.2文本的数值化表示 2.4.3知识图谱的数值化表示 2.5小结 第三章知识体系构建和知识融合 3.1知识体系构建 3.1.1人工构建方法 3.1.2自动构建方法 3.1.3典型知识体系 3.2知识融合 3.2.1框架匹配 3.2.2实体对齐 3.2.3冲突检测与消解 3.2.4典型知识融合系统 3.3小结 第四章实体识别和扩展 4.1实体识别 4.1.1任务概述 4.1.2基于规则的实体识别方法 4.1.3基于机器学习的实体识别——基于特征的方法 4.1.4基于机器学习的实体识别——基于神经网络的方法 4.2细粒度实体识别 4.2.1任务概述 4.2.2细粒度实体识别方法 4.3实体扩展 4.3.1任务概述 4.3.2实体扩展方法 4.4小结 第五章实体消歧 5.1任务概述 5.1.1任务定义 5.1.2任务分类 5.1.3相关评测 5.2基于聚类的实体消歧方法 5.2.1基于表层特征的实体指称项相似度计算 5.2.2基于扩展特征的实体指称项相似度计算 5.2.3基于社会化网络的实体指称项相似度计算 5.3基于实体链接的实体消歧方法 5.3.1链接候选过滤方法 5.3.2实体链接方法 5.4面向结构化文本的实体消歧方法 5.5小结 第六章关系抽取 6.1任务概述 6.1.1任务定义 6.1.2任务分类 6.1.3任务难点 6.1.4相关评测 6.2限定域关系抽取 6.2.1基于模板的关系抽取方法 6.2.2基于机器学习的关系抽取方法 6.3开放域关系抽取 6.4小结 第七章事件抽取 7.1任务概述 7.2限定域事件抽取 7.2.1基于模式匹配的事件抽取方法 7.2.2基于机器学习的事件抽取方法 7.3开放域事件抽取 7.3.1基于内容特征的事件抽取方法 7.3.2基于异常检测的事件抽取方法 7.4事件关系抽取 7.4.1事件共指关系抽取 7.4.2事件因果关系抽取 7.4.3子事件关系抽取 7.4.4事件时序关系抽取 7.5小结 第八章知识存储和检索 8.1知识图谱的存储 8.1.1基于表结构的存储 8.1.2基于图结构的存储 8.2知识图谱的检索 8.2.1常见形式化查询语言 8.2.2图检索技术 8.3小结 第九章知识推理 9.1知识图谱中的典型推理任务 9.1.1知识补全 9.1.2知识问答 9.2知识推理分类 ······(收起) 丛书信息 　　人工智能丛书(共3册), 这套丛书还有 《智能问答》,《机器翻译》, 喜欢读"知识图谱"的人也喜欢  · · · · · · 文本数据挖掘 自然语言计算机形式分析的理论与方... 情感分析：挖掘观点、情感和情绪 统计学习理论 自然语言处理综论（第二版） 统计自然语言处理（第2版） 统计学习方法（第2版） InterpretableMachineLearning 科学前沿图谱：知识可视化的探索（... DeepLearninginNaturalLanguag... 我来说两句 短评  · · · · · ·  ( 全部33条 ) 热门 / 最新 / 好友 0 有用 牧星人 2019-03-1711:20:09 挺全面的。

0 有用 覃睿 2019-09-0900:32:29 适合入门，系统全面。

参考文献详细。

4 有用 焕鹿 2019-08-2717:49:33 小白看完后还是决定不搞这个了 0 有用 水上由岐 2022-02-2120:06:45 书写的比他亲自讲的好得多 0 有用 hazure 2019-04-2411:21:27 不错的入门书，浅而全。

0 有用 四喜丸子 2022-07-0415:47:59 好写得好就是难看 0 有用 菊花有点黑 2022-06-2013:43:10 适合懂算法但不知道怎么下手的人看 0 有用 milk 2022-03-3022:24:19 花了半个月草草翻了一遍，还得再读第二遍 0 有用 甜点猪 2022-03-2020:14:15 看了对知识图谱有了初步了解，真要学习还是得系统的掌握，这书你看了也不知道到底该怎么做。

0 有用 水上由岐 2022-02-2120:06:45 书写的比他亲自讲的好得多 >更多短评33条 热门/ 最新/ 好友 一般般吧 我刚接触知识图谱，就买了一本，关键是市面上也没有其他的，大概看了一半，觉得这本书就是学校里的教科书一样的风格，看的不带劲，不通俗易懂，就是个论文综述，作者引用了500篇论文，挑了些论文里知识图谱的方法大致描述了一遍，也没有实战，看完就感觉记住了目录，对知识图谱...  (展开) 3 0回应 收起 知识图谱入门佳品 知识图谱入门佳品，从知识图谱的各个模块进行拆解介绍，层次分明，脉络清晰。

主要包括了知识表示，知识体系构建和知识融合，知识抽取，知识推理，以及知识应用等方面，其中知识抽取又包括实体识别和扩展，关系抽取，时间抽取等板块。

每个板块介绍的较为详细，既包括了一定的理...  (展开) 3回应 收起 > 更多书评 2篇 在这本书的论坛里发言 当前版本有售  · · · · · · 京东商城 49.40元 购买纸质书 孔网 22.00元起 购买纸质书 +加入购书单 以下书单推荐  · · · · · ·  ( 全部 ) “全球脑”自学教材 (杨友三) 计算语言学NLP (汤圆先生) IT--TI (armman) BooksofDataScience,assemble! (Narcissus) 如获至宝 (haohao) 谁读这本书? 四喜丸子 7月4日读过 Eudora 6月30日想读 tags:人工智能心理学方法论学... niconico 6月20日想读 菊花有点黑 6月20日读过 >25人在读 >71人读过 >455人想读 二手市场 在豆瓣转让 有455人想读,手里有一本闲着? 孔网上门收书 转让给其他二手平台？ 订阅关于知识图谱的评论: feed:rss2.0 ©2005－2022douban.com,allrightsreserved北京豆网科技有限公司 关于豆瓣 ·在豆瓣工作 ·联系我们 ·法律声明 ·帮助中心 ·图书馆合作 ·移动应用 ·豆瓣广告