Extraction and Exploitation of Intensional Knowledge from Heterogeneous Information Sources: Semi-Au pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2002年4月1日)

作者:Domenico Ursino

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2002-1

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540433477

丛书系列:

图书标签:

• 语言
• 知识工程
• 信息抽取
• 语义网
• 知识表示
• 异构数据
• 半自动
• 本体构建
• 知识挖掘
• 信息融合
• 人工智能

《异构信息源中文本与非文本信息的智能抽取与应用》 内容简介 本书深入探讨了从海量、异构、多模态的信息源中，高效、精准地提取和利用“内涵知识”的关键技术与方法。内涵知识，顾名思义，是指那些蕴含在文本、图像、视频、音频、结构化数据等多种信息形式之中，能够揭示事物本质、属性、关系、规律及潜在含义的深层信息。这类知识的获取与应用，是实现人工智能高级智能、驱动数据驱动决策、赋能复杂问题解决的基石。 当前，信息爆炸式增长，数据来源日益多元化，传统的信息抽取方法已难以应对挑战。本书聚焦于“异构信息源”这一核心难点，剖析了不同类型信息源在格式、结构、语义上的巨大差异，以及由此带来的信息融合与知识提取的复杂性。我们不再局限于单一的文本信息，而是将目光投向了涵盖图像、视频、音频、地理空间数据、科学实验记录、物联网传感器数据乃至社交媒体的非结构化及半结构化信息。 本书的核心在于“半自动”方法论。我们认识到，完全依赖人工标注的策略在成本和效率上存在显著瓶颈，而完全自动化的方法又往往在处理复杂、模糊、领域特定知识时力不从心。因此，本书倡导一种人机协同的智能抽取范式，将人类专家的领域知识、直觉判断与机器学习、自然语言处理、计算机视觉、模式识别等人工智能技术有机结合，从而实现更高质量、更具可解释性的内涵知识抽取。 核心技术与方法论 异构信息源的表示与融合： 针对文本、图像、表格、图谱等不同信息源，本书介绍了多种有效的表示方法，包括但不限于词嵌入、图神经网络、多模态嵌入空间构建。重点阐述了如何跨越模态的鸿沟，将不同来源的信息映射到统一的语义空间，实现有效的跨模态信息融合，为后续的知识抽取奠定基础。 领域特定知识抽取： 区别于通用的信息抽取，本书强调在特定领域（如生物医学、金融、法律、工程等）抽取具有深层语义和结构化特征的内涵知识。这包括但不限于： 实体识别与关系抽取： 针对领域内的专业术语、概念、人名、地名、组织机构等实体，以及它们之间的复杂关系（如因果、包含、继承、相互作用等），提出了一系列基于深度学习和规则约束的半自动方法。 事件抽取与论元识别： 识别复杂事件及其参与者（论元）、时间、地点等关键信息，对于理解过程、分析趋势至关重要。本书将探讨如何从非结构化文本中精准抽取事件触发词和对应的论元。 属性抽取与特征挖掘： 提取事物的属性信息，例如，在产品评论中抽取产品的优点、缺点、性能参数；在科学文献中提取实验条件、测量结果等。 本体构建与知识图谱填充： 针对领域知识，介绍如何从信息源中抽取实体、属性和关系，并将其结构化为知识图谱或本体，形成可计算、可推理的知识表示。 半自动化的智能化工具与流程： 本书不仅仅停留在理论层面，更重要的是提出了支撑半自动抽取的一系列工具和实用化流程。这包括： 交互式标注工具： 设计能够辅助人工进行信息标注的智能工具，通过主动学习、主动建议等机制，最大化标注效率和质量。 主动学习与在线学习： 探讨如何让模型在抽取过程中不断学习并优化自身性能，特别是如何有效利用少量高质量的标注数据指导大规模无标注数据的抽取。 可解释性方法： 强调知识抽取过程的可解释性，让用户能够理解模型做出判断的依据，这对于领域专家的信任和模型调优至关重要。 领域适应性与迁移学习： 针对不同领域数据和知识的差异性，介绍如何通过迁移学习等技术，快速将已有的抽取模型适应到新的领域，减少从零开始的开发成本。 内涵知识的应用与驱动： 抽取到的内涵知识并非止于存储，其最终目的是为了驱动更高级的应用。本书将探讨如何利用抽取到的知识： 智能问答与对话系统： 基于知识图谱和抽取到的事实性知识，构建更智能、更具上下文理解能力的问答和对话系统。 推荐系统与个性化服务： 通过理解用户兴趣和物品属性，实现更精准、更个性化的内容推荐。 决策支持与风险评估： 利用抽取到的行业趋势、市场动态、潜在风险等信息，辅助管理者做出明智决策。 科学发现与知识探索： 在科研领域，通过挖掘海量文献和实验数据中的隐藏知识，加速科学发现的进程。 内容理解与自动化生成： 将抽取到的结构化知识用于内容摘要、文本生成、报告撰写等任务。 本书特色 问题导向： 紧密围绕“从异构信息源抽取内涵知识”这一核心问题展开，提供务实的解决方案。 方法创新： 融合了最新的机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术，并特别强调半自动化的智能协同范式。 实践性强： 提供了多种半自动化的工具设计思路和实用化流程，强调理论与实践的结合。 多模态视角： 突破了传统信息抽取仅限于文本的局限，覆盖了图像、视频、音频等多种信息模态。 领域普适性： 提出的方法和工具具有较好的通用性，能够应用于多个不同的应用领域。 本书适合计算机科学、人工智能、信息科学、数据科学以及相关应用领域的科研人员、工程师、研究生以及对信息抽取和知识工程感兴趣的从业者阅读。通过本书的学习，读者将能够掌握从复杂信息环境中提炼有价值内涵知识的关键技能，并将其应用于解决实际问题，推动智能化应用的进一步发展。

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说实话，刚拿到这本书时，我对“半自动”这个定语有点疑虑，总觉得在追求全自动化的今天，加入人工干预的成分是否会拖慢效率。然而，读完全书后，我彻底改变了看法。作者用无可辩驳的论据证明了，在面对高度复杂、低结构化、且领域知识变化迅速的现代信息洪流时，完全自动化的系统往往会陷入准确率的瓶颈。这本书详尽阐述了如何设计高效的人机协作界面和反馈回路，使得专家的领域知识能够以最有效的方式注入到抽取流程中。这种务实的态度在当前的研究中尤为珍贵。书中的工具和方法论不仅仅是纸上谈兵，作者在实现层面也给予了充分的指导，让人感觉仿佛能立刻将这些策略应用到自己的项目中去。对于那些致力于构建高可信度、高适应性知识系统的工程师而言，这本书无疑是打开新思路的钥匙。

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这是一本让人眼前一亮的著作，它深入探讨了从复杂异构信息源中提取和利用内涵知识的各种半自动方法和工具。阅读过程中，我深刻感受到作者在构建知识体系上的严谨与匠心。全书结构清晰，逻辑推进自然，从基础理论的阐述到具体实践工具的介绍，层层递进，构建了一个完整的知识框架。尤其值得称赞的是，作者并未停留在理论的空中楼阁，而是提供了大量贴近实际应用的解决方案。那些关于如何整合来自不同领域、不同格式的数据，并从中挖掘出深层语义关联的章节，读起来酣畅淋漓。作者巧妙地平衡了理论的深度与实践的可操作性，使得即便是对复杂信息抽取领域不太熟悉的读者，也能逐步跟上节奏，领悟其精髓。这本书对于任何希望提升数据分析和知识管理能力的专业人士来说，都是一份宝贵的财富。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次由资深专家亲自领航的、穿越信息迷宫的深度探险。

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初读这本大部头，我最大的感受是其知识的广度与深度的完美融合。它并非仅仅罗列已有的技术点，而是试图构建一个更具前瞻性的知识工程范式。作者在处理“异构信息源”这一核心挑战时，所展现出的洞察力令人敬佩。他们没有采用“一刀切”的方案，而是细致地剖析了不同信息源的特性，并针对性地提出了定制化的半自动干预机制。这种对细节的关注，体现在对算法选择、特征工程乃至系统架构设计的每一个环节。特别是关于“内涵知识”的界定和抽取，作者提供了一套相当有说服力的形式化模型，极大地提升了知识发现的准确性和可靠性。这本书的语言风格非常学术化，但又不失其清晰的指导性，非常适合作为高阶研究生的教材或资深研究人员的案头参考书。它迫使读者跳出传统的信息检索思维，转向更深层次的知识构建层面。

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我对这本书的整体评价是：这是一部里程碑式的作品，它以极高的专业水准，梳理并推进了内涵知识工程的前沿。它横跨了自然语言处理、数据挖掘和知识图谱等多个交叉学科的壁垒，提供了一套统一的、可落地的框架。我特别欣赏作者在工具论部分的处理方式——他们没有推销某一家公司的特定软件，而是着重于介绍构建此类工具背后的核心设计原则和算法逻辑。这意味着读者学到的不仅仅是如何使用某一个工具，而是掌握了设计任何相关工具的底层能力。这种能力导向的教学方法，极大地提升了这本书的长期价值。对于希望构建能够适应未来知识爆炸时代的数据智能系统的团队来说，这本书提供的理论深度和实践指导是无可替代的，它代表了当前该领域研究的最高水准。

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这本书的叙事节奏非常引人入胜，它成功地将一个原本可能枯燥乏味的技术主题，转化为一场引人入胜的知识考古之旅。作者在描述各种技术演进和权衡取舍时，所采用的类比和案例分析非常精妙。比如，在讨论本体论对齐和知识融合的章节，作者引入了几个不同行业（如医疗记录和金融报告）的对比案例，使得抽象的概念变得直观易懂。更令人欣赏的是，作者并未回避现有方法的局限性，反而将其视为未来研究的驱动力。这种坦诚和开放的态度，让这本书的整体基调显得非常积极和富有启发性。它不仅仅是知识的传递，更是一种研究态度的熏陶。对于初入该领域的年轻学者来说，这本书提供了一个优秀的、全面的技术地图，帮助他们快速定位研究热点和潜在的创新空间。

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