知识森林:理论、方法与实践
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作者郑庆华 等
出版社科学出版社
ISBN9787030671813
出版时间2021-05
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数180页
字数227千字
定价98元
货号SC:9787030671813
上书时间2024-09-16
商品详情
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内容简介:
人类知识总量的快速增长与信息技术的发展加剧了知识碎片化问题。位置分散、内容片面、结构无序的碎片化知识了知识的可用性，成为新一代知识工程中的瓶颈问题。为此，本书提出一种新的知识图谱模型——知识森林，能够分面融合碎片化知识，又能体现知识主题间各类认知关系。全书共7章，第1章是知识森林的背景介绍，第2章介绍基本理论模型，第3～5章介绍知识森林构建的三个具体环节，第6、7章介绍如何利用知识森林进行导学以及知识森林的可视化技术。本书适合计算机、人工智能、物联网等专业的教师和研究生阅读，也可供知识图谱、自然语言理解、文本数据挖掘、信息知识检索等领域的科研人员参考。
目录:
前言
第1章 引言 1
1.1 知识碎片化问题 1
1.2 现有知识组织模型 2
1.2.1 主题图 2
1.2.2 知识图谱 3
1.3 本书的组织结构 5
第2章 知识森林模型 7
2.1 知识森林的形式化表示 7
2.2 知识森林的语义模型 9
2.3 知识森林的存储模型 11
2.4 小结 13
第3章 主题分面树生成 14
3.1 知识主题分面树 14
3.1.1 知识主题与分面的概念 14
3.1.2 主题分面树以及主题、分面间的联系 15
3.2 主题分面联合抽取 17
3.2.1 流水线式抽取的局限性 17
3.2.2 候选主题与分面抽取算法 19
3.2.3 主题分面联合抽取算法 24
3.2.4 测试验证 27
3.3 分面间上下位关系抽取 30
3.3.1 国内外相关研究 30
3.3.2 与传统上下位的区别和联系 32
3.3.3 基于Motif的分面间上下位关系抽取算法 33
3.3.4 测试验证 36
3.4 小结 37
第4章 学习依赖关系抽取 38
4.1 国内外相关研究 38
4.2 学习依赖关系的特征分析 40
4.2.1 学习依赖关系的局部性 40
4.2.2 术语分布的非对称性 41
4.3 拓扑与文本特征相结合的学习依赖关系挖掘 43
4.3.1 文本关联挖掘 44
4.3.2 候选知识主题对生成 44
4.3.3 学习
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