人工智能：知识图谱前沿技术

作品简介

知识图谱作为当前人工智能的重要方向之一，不仅被实验室的研究者，更被各行各业的商业应用所关注。知识图谱是一个古老而又崭新的课题，是知识工程在新时代的新形态。智能离不开知识，所以知识始终是人工智能的核心之一。本书将按照知识表示、知识库构建、知识推理和知识应用的基本脉络，全面地介绍有关于知识图谱的前沿技术。为便于理解和融会贯通，本书也对相关NLP与机器学习的基本知识与知识图谱经典传统方法进行了适当的描述。

朱小燕，李晶，郝宇，肖寒，黄民烈编著

作品目录

• 人工智能出版工程丛书编委会
• 前言
• 第1章 绪论
• 1.1 什么是知识
• 1.2 知识类型与知识金字塔
• 1.3 什么是知识图谱
• 1.4 知识图谱的发展历史
• 1.5 知识图谱研究的主要内容
• 1.6 本书内容安排
• 第2章 传统知识表示与建模
• 2.1 知识表示的基本概念
• 2.2 基于逻辑的知识表示
• 2.3 产生式表示方法
• 2.4 语义网络表示方法
• 2.5 框架表示方法
• 2.6 其他表示方法
• 2.7 本章小结
• 第3章 现代文本表示学习基础
• 3.1 文本表示学习的基础模型
• 3.2 文本表示学习的进阶模型
• 3.3 文本表示与知识表示
• 3.4 本章小结
• 第4章 现代知识表示与学习
• 4.1 基于几何变换的知识图谱表示学习
• 4.2 基于神经网络的知识图谱表示模型
• 4.3 结合文本的知识图谱表示方法SSP
• 4.4 本章小结
• 第5章 知识图谱的构建
• 5.1 命名实体识别
• 5.2 命名实体链接
• 5.3 命名实体关系抽取
• 5.4 本章小结
• 第6章 知识推理
• 6.1 什么是知识推理
• 6.2 基于符号的知识推理
• 6.3 基于随机游走的路径排序算法
• 6.4 基于增强学习的路径推理
• 6.5 基于深度神经网络的路径推理
• 6.6 本章小结
• 第7章 知识图谱的应用
• 7.1 知识库问答
• 7.2 知识图谱在文本生成中的应用
• 7.3 知识图谱在情感挖掘中的应用
• 7.4 本章小结
• 第8章 知识图谱资源
• 8.1 通用的知识图谱资源
• 8.2 领域相关的知识图谱资源
• 8.3 本章小结
• 参考文献
• 反侵权盗版声明