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出版者:人民卫生出版社

作者:王铁城

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2000-10-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787117037204

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学
• 互联网
• 医学信息学
• 健康信息技术
• 远程医疗
• 人工智能
• 大数据
• 医学工程
• 数字健康
• 生物信息学

书籍名称：数字时代的知识图谱构建与智能检索：面向多模态数据的深度融合与应用 --- 书籍简介： 本书深入探讨了在海量、异构数据成为常态的数字时代，如何系统性地构建高效、精准的知识图谱（Knowledge Graph, KG），并将其应用于下一代智能信息检索系统的核心技术。我们不再关注单一领域的应用场景，而是聚焦于跨学科、多模态信息集成与深度理解的通用方法论。 第一部分：知识图谱的理论基石与构建范式 本部分奠定了构建复杂知识图谱所需的基础理论框架。首先，我们详细阐述了传统符号逻辑与现代概率图模型在知识表示上的优势与局限性。接着，我们引入了知识图谱的本体论（Ontology）设计原则，重点分析了如何设计层次清晰、语义明确的Schema，以适应未来知识的动态扩展和演化需求。 在数据层面，本书着重介绍了异构数据源的融合策略。这包括对结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）以及非结构化数据（如文本、图像、音频）进行统一建模的方法。特别地，我们引入了面向大规模知识库的分布式存储与管理技术，讨论了图数据库（如Neo4j、JanusGraph）在处理高复杂度查询中的性能优化，以及基于Hadoop/Spark生态系统的数据清洗与抽取流水线设计。 知识抽取是构建KG的核心环节。本书超越了基础的关系抽取，深入讲解了基于深度学习的零样本与少样本知识抽取技术。这包括： 1. 实体识别与链接（NER/NEL）： 使用Transformer架构（如BERT、RoBERTa的变体）实现上下文感知的实体识别，并结合嵌入（Embedding）空间对实体进行消歧和链接到现有知识库。 2. 关系抽取（RE）： 详细对比了基于规则、监督学习和自监督学习的关系抽取方法，重点介绍如何利用预训练语言模型捕获长距离依赖关系和隐含关系。 3. 事件抽取与归纳： 针对复杂时间序列和多角色交互场景，提出了基于图神经网络（GNN）的事件框架构建方法，实现对复杂事件的精确捕获与结构化。 第二部分：知识图谱嵌入与推理机制 知识图谱的价值不仅在于存储信息，更在于其推理能力。本部分专注于如何将离散的符号知识转化为连续的向量表示，即知识图谱嵌入（KGE）。 我们系统性地梳理了KGE模型的发展脉络： 基于距离的模型： 深入分析TransE及其演变（如TransH、TransR），探讨其在处理对称性、反转关系时的优化。 基于语义匹配的模型： 详述基于张量分解（如RESCAL、ComplEx）和基于神经网络（如ConvE、ConvKB）的方法，着重分析卷积操作在捕捉实体-关系交互中的作用。 高阶结构与背景知识融合： 探讨如何将图的拓扑结构信息（邻居节点）与实体的文本描述信息进行有效融合，构建更富语义的联合嵌入表示。 在此基础上，本书探讨了知识图谱的自动推理与补全技术。我们不仅关注链接预测（Link Prediction），即发现缺失的关系，还侧重于属性推理和规则挖掘。这包括： 1. 基于嵌入的推理： 利用嵌入向量预测缺失的三元组。 2. 基于路径的推理： 利用GNN在图结构上传播信息，发现可靠的推理路径。 3. 可解释性推理： 介绍如何结合符号逻辑规则（如Horn子句）与神经推理模型，增强推理结果的可解释性和可靠性。 第三部分：面向多模态数据的知识图谱应用与智能检索 本书的重点突破在于知识图谱如何作为中枢，实现多模态数据的深度融合与智能检索。我们认为，单一模态的局限性使得信息获取效率低下，必须构建能统一理解文本、图像、视频内容的知识层。 1. 多模态知识表示学习： 我们详细介绍如何利用对比学习（如CLIP的思想）在共享的嵌入空间中对齐文本概念与视觉特征。重点分析了如何构建图文对齐的知识图谱，其中节点可以同时具有文本描述和对应的视觉锚点。 2. 视觉问答（VQA）与知识增强： 阐述如何利用知识图谱作为外部知识源，指导视觉推理模型，以回答需要常识或背景知识的复杂视觉问题。探讨了知识图谱在图像内容标注和视频事件检索中的结构化作用。 3. 下一代智能问答系统（QA）： 区别于简单的信息抽取式QA，本书聚焦于复杂推理式QA。我们设计了一种基于图遍历与语义解析的检索框架，该框架能够将自然语言查询转化为图查询语言（如Cypher），并利用知识图谱结构进行多跳推理，生成精准的、可追溯来源的答案。 4. 动态知识更新与持续学习： 知识是不断变化的。本书最后讨论了如何设计增量式知识图谱构建系统，利用流式数据监测知识的陈旧度，并运用持续学习（Continual Learning）策略，在不遗忘旧知识的前提下，高效地吸收新信息和修正错误信息。 目标读者： 本书适合计算机科学、人工智能、数据科学领域的科研人员、高级工程师，以及从事信息管理、知识工程和智能系统开发的高级学生和专业人士。它提供了一个从底层理论到前沿应用的全面、深入的指导，旨在帮助读者掌握构建下一代智能信息系统的核心技术栈。

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