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《 实战知识图谱》[78]百度网盘|亲测有效|pdf下载
  • 实战知识图谱

  • 出版社:清华大学出版社
  • 作者:邓劲生 宋省身 刘娟
  • 出版时间:2024-01-01
  • 热度:2065
  • 上架时间:2025-03-08 06:13:50
  • 价格:0.0
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内容介绍

产品特色

编辑推荐

u 全面系统地介绍了知识图谱的技术原理和实践应用,深入剖析了知识图谱的构建方法、实体抽取与对齐、知识表示与融合等技术背景,并结合实际案例循序渐进地介绍了图数据库使用、网页搭建等知识图谱项目开发所需的技能方法。
u 侧重于实践应用,通过算法原理与实践案例的结合,由浅入深地导入知识图谱的概念和方法,提高读者的兴趣,降低入门的难度,使其能够将知识图谱技术应用于实际项目的开发和应用中。
u 在介绍理论基础与实践运用的同时,结合领域发展前沿动态对知识图谱的挑战与未来发展趋势进行了深度剖析。读者可以从中获取关于知识图谱领域的前沿动态和趋势,以及在实践应用中可能遇到的问题和解决方案。
u 凝聚了团队多年的工程经验。读者可以从中获得丰富的实践经验和专业知识,为在知识图谱领域的学术研究和实际应用中提供有力支持。无论是学术界的研究者还是从业人员,都能从中受益并提升自己的专业水平。

 
内容简介

本书是学习知识图谱的实践教材,通过企业信息、医药疾病、银行审计、人物关系、实体链接、科研文献、微博舆情、法规搜索、司法文书、政府信箱、新闻推荐等十余个行业领域项目实例,详细介绍了知识图谱的构建过程和应用方法,系统梳理和实际运用了知识图谱的各项具体技术,全面覆盖了知识的表示、获取、存储和应用全过程,重点描述了深度学习、自然语言处理等实现途径,充分展示了多种知识图谱的可视化应用。
本书适合作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、人工智能等本专科专业的教材,也适合作为运用知识图谱技术的研究生、工程师和研究人员的学习资料。

目  录
第1章走近知识图谱1
1.1基本概念1
1.1.1源自搜索引擎1
1.1.2知识图谱的定义2
1.1.3知识表示3
1.1.4操作和存储5
1.2构建流程7
1.2.1数据获取8
1.2.2信息抽取9
1.2.3知识融合11
1.2.4知识加工13
1.3知识图谱应用15
1.3.1知识图谱分类15
1.3.2通用知识图谱应用16
前  言
在过去的几年中,信息领域取得许多重大的突破性进展,其中包括深度学习、自然语言处理和图数据库等,核心都是对数据进行处理和分析,使得系统更加智能而高效。沧海横流,方显英雄本色。在这个大变局的时代背景下,知识图谱的概念得以迅猛发展,业已成为人工智能和自然语言处理领域的核心驱动力之一,广泛应用于金融、电商、医疗、政务等众多领域。
知识图谱是一种覆盖多维关系和实体的结构化数据模型,用于表示知识和实体之间的关系网络。这种模型有助于更好地理解数据和实体之间的联系,从而进行知识推理和推断,可用于各种搜索算法和自然语言处理应用。它们是连接不同数据源、整合不同领域数据、实现机器推理和推断的很有价值的工具。
知识图谱的最重要特点之一就是可解释性。其精准稳定的推理和发现新知识的能力,正是目前深度学习方法还很难做到的。知识图谱把领域知识或常识整理成结构化的形式,然后在此基础上进行推理,是一种更加结构化和灵活的数据模型,可以更好地对实体和关系进行建模和推理。随着近年来基于大规模语言模型的深度学习算法技术的快速发展和相互融合,知识图谱将从中获得更强的自然语言处理和文本生成能力,从而进入更为广阔的发展空间。

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