TensorFlow知识图谱实战
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作者王晓华
出版社清华大学出版社
ISBN9787302591788
出版时间2021-11
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
页数281页
定价69元
货号SC:9787302591788
上书时间2024-07-08
商品详情
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作者简介:
王晓华,计算机专业讲师,长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程;主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题,独立科研项目获省级成果认定,发表过多篇论文,拥有一项国家专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》等图书。
主编推荐:
本书介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术,帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法,以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。
内容简介:
大数据时代的到来,为人工智能的飞速发展带来靠前的数据红利。在大数据的“喂养”下,大量知识不断涌现,如何有效地发掘这些知识呢?知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow 2构建知识图谱的入门教程,引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。
本书分为13章:第1章从搭建环境开始,包含TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装,并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习;第2~4章介绍TensorFlow API的使用;第5章是Dataset API,学习使用原生API处理数据的方法;第6~8章是实战准备部分,介绍ResNet模型、词嵌入(word embedding)模型、情感分类;第9 ~10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”;第11~13章搭建了知识图谱联合抽取模型,利用本书所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。
本书内容详尽、示例丰富,适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书,同时也适合开设人工智能专业的大中专院校师生阅读,还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。
目录:
第1章 知识图谱的前世今生1
1.1 何谓自然语言处理1
1.1.1 自然语言处理是门技术1
1.1.2 传统的自然语言处理2
1.2 自然语言处理为什么难—以最简单的情感分析为例3
1.2.1 自然语言处理的难点3
1.2.2 自然语言处理小练习:酒店评论的情感分类5
1.3 知识图谱到底是什么8
1.3.1 知识图谱的应用9
1.3.2 知识图谱中的三元组10
1.4 搭建环境1:安装Python11
1.4.1 Anaconda的下载与安装12
1.4.2 PyCharm的下载与安装14
1.4.3 Python代码小练习:计算softmax函数17
1.5 搭建环境2:安装TensorFlow 2.X的GPU版本18
1.5.1 10/20/30系列显卡选择的GPU版本18
1.5.2 TensorFlow 2.4 GPU版本基础显卡推荐和前置软件安装19
1.5.3 TensorFlow小练习:Hello TensorFlow22
1.6 实战—知识图谱的展示22
1.6.1 第一步:数据的准备22
1.6.2 第二步:数据的处理23
1.6.3 第三步:知识图谱的展示24
1.6.4 第四步:更多的连线25
1.6.5 一个需要解决的小问题25
1.7 本章小结26
第2章 TensorFlow和Keras快速入门27
2.1 Keras让一切变简单27
2.1.1 深度学习,始于模型28
2.1.2 使用Keras API实现鸢尾花分类的例子(顺序模型)28
2.1.3 使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类的例子(重点)31
2.1.4 使用保存的Keras模式对模型进行复用3
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