Ontology Learning and Population from Text pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Cimiano, Phillipp

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387306322

丛书系列:

图书标签:

• 本体学习
• 知识图谱
• 文本挖掘
• 自然语言处理
• 信息抽取
• 语义网
• 机器学习
• 本体构建
• 知识表示
• 数据挖掘

《语境之语：文本驱动的知识构建与语义映射》 在信息爆炸的时代，海量的文本数据如同未被开采的金矿，蕴藏着无穷的知识与洞察。然而，这些零散的信息往往缺乏结构，难以被机器理解和利用。本书《语境之语：文本驱动的知识构建与语义映射》便致力于揭示如何从非结构化的文本海洋中提取、组织并丰富知识，从而构建出可供智能系统理解和推理的知识图谱。 本书并非探讨“本体学习与文本填充”这一特定领域，而是将目光投向了更宏观的文本驱动的知识工程，深入剖析语言与知识之间的深刻联系，以及如何通过先进的技术手段，将文本的语义信息转化为结构化的知识表示。我们将系统性地阐述从文本中发现和定义概念、实体、属性及其之间的关系的原理与方法，并在此基础上，探讨如何丰富和完善已有的知识体系，使其更加全面和精确。 核心内容概述： 1. 文本语义的解析与理解： 词汇与句法的深度挖掘： 本部分将首先聚焦于语言的底层结构，探讨如何通过自然语言处理（NLP）技术，如词性标注、句法分析、依存关系解析等，深入理解文本的语法结构和词汇含义。我们将详细介绍各类NLP模型的工作原理，以及它们在提取文本基本信息方面的作用。 语篇的衔接与指代消解： 文本并非孤立的词语和句子组合，其内在的逻辑联系和指代关系至关重要。本章将深入研究语篇分析技术，包括回指消解、照应消解等，旨在理解文本的连贯性和信息的传递过程，从而为后续的知识提取奠定基础。 语义角色标注与事件抽取： 文本中蕴含着丰富的事件信息，谁在何时何地做了什么，以及事件的参与者及其扮演的角色。我们将介绍语义角色标注（SRL）和事件抽取技术，揭示如何识别文本中的事件，并准确地抽取出事件的各个组成部分，为构建事件驱动的知识库提供支持。 隐含信息的推理与挖掘： 文本中常常存在未明说的信息，需要通过推理才能获得。本节将探讨基于语言模型的上下文理解、隐喻识别、以及常识推理等技术，以期捕捉文本中隐含的语义和知识。 2. 知识的结构化表示与构建： 概念与实体的识别与对齐： 从文本中抽取的词语和短语需要被映射到预定义的或动态生成的核心概念和实体上。本章将详细介绍命名实体识别（NER）、实体链接（Entity Linking）等技术，以及如何处理歧义和实现实体的一致性表示。 关系提取与推理： 实体之间的关系是构成知识图谱的关键。我们将深入探讨各类关系提取方法，包括基于模板、基于监督学习、以及无监督学习方法，并介绍如何通过推理来发现新的、隐含的关系，从而扩展知识图谱的规模和深度。 属性的抽取与填充： 实体的属性描述了其固有的特征。本节将阐述如何从文本中抽取实体的属性值，以及如何对已有的属性进行补充和更新，使得知识表示更加丰富和完整。 多源异构知识的融合： 知识并非只来源于文本，还可能来自结构化数据库、表格等多种形式。本书将探讨如何将来自不同源头、不同格式的知识进行有效地融合，解决异构性带来的挑战，构建统一的知识体系。 3. 知识的丰富与演化： 常识知识的注入与扩展： 机器理解世界离不开常识。本章将探讨如何从文本中学习和注入常识知识，以及如何利用常识来增强对文本的理解能力，例如通过常识推理来填补信息空白。 时间维度下的知识演化： 知识并非静态不变，而是随着时间推移而演化。我们将研究如何捕捉文本中的时间信息，以及如何构建动态的知识图谱，反映知识的时变性。 领域特定知识的深度挖掘： 不同领域拥有独特的概念、术语和关系。本书将探讨如何针对特定领域，如医疗、金融、法律等，进行深度知识挖掘，构建领域专业的知识库，为行业应用提供支持。 对抗性学习与知识鲁棒性： 为了构建更健壮的知识系统，我们将探讨如何利用对抗性学习的思想，提高模型对噪声和干扰的抵抗能力，确保知识的准确性和可靠性。 4. 知识的应用与评估： 问答系统与信息检索： 构建好的知识库能够极大地提升问答系统和信息检索的效率与准确性。本章将探讨如何利用知识图谱进行语义搜索、智能问答，以及信息推荐。 机器翻译与文本生成： 深入理解语言的语义和知识结构，能够为机器翻译提供更丰富的上下文信息，为文本生成提供更扎实的知识支撑。 知识图谱的质量评估： 如何衡量知识图谱的质量至关重要。本书将介绍多种评估方法，包括准确率、召回率、完备性等，以确保知识库的有效性和可靠性。 《语境之语：文本驱动的知识构建与语义映射》将通过理论阐述、算法分析和案例研究相结合的方式，带领读者深入理解从海量文本中构建知识的整个流程。本书适合于对自然语言处理、知识图谱、人工智能、信息科学等领域感兴趣的研究者、工程师以及相关专业的学生。通过阅读本书，您将能够掌握从文本中提炼知识、构建智能系统的核心技术，为下一代智能应用的开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑混乱到了令人发指的地步，作者似乎想把所有相关的技术术语和最新的研究进展一股脑地塞进有限的篇幅里，结果就是每隔几页，主题和讨论的焦点就会发生一次剧烈的漂移。我花了整整一个下午试图理清关于“语义匹配算法”那一章的论述脉络，但发现作者在解释核心概念时总是跳过关键的数学推导步骤，转而大谈特谈一些与其主题关联性不大的“未来趋势展望”。这给我的感觉是，作者对自己所阐述的技术掌握得并不够深入和透彻，只能浮光掠影地提及现象，却无法提供底层机制的清晰剖析。对于需要扎实理论基础的读者来说，这种“蜻蜓点水式”的讲解是毫无帮助的，它留下的不是理解，而是一连串的问号和对概念模糊的印象。学术著作的价值在于其严谨性和可复现性，而这本书在这两方面都表现得极度欠缺，更像是一份未经过充分内审的草稿。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是视觉上的灾难，那种深灰色的背景配上荧光绿的字体，像是直接从上世纪90年代的黑客电影里抠出来的元素，让人联想到的是加密文件而不是严谨的学术研究。我原本对“本体论学习”这个主题抱有极大的期待，毕竟它在知识表示和人工智能领域的重要性不言而喻，但这本书的包装完全没有体现出内容的深度和前沿性。它更像是一本匆忙完成的内部报告，而不是面向全球研究人员的正式出版物。更糟糕的是，内页的排版也毫无章法，章节间的过渡生硬，公式和图表的引用常常显得突兀且缺乏上下文解释。光是翻阅前几页，那种扑面而来的信息过载感和缺乏清晰引导的叙述方式，就足以让初学者望而却步。如果你指望这本书能为你提供一个优雅、结构化的入门路径，你恐怕会大失所望。它需要的不是简单的修订，而是彻底的视觉和结构重塑，让读者在拿起书的那一刻，就能感受到知识的力量和逻辑的美感。

评分☆☆☆☆☆

从内容的前瞻性来看，这本书似乎停在了五年前的技术讨论阶段。它热衷于复述那些已经被广泛接受、甚至有些陈旧的知识图谱构建方法，但对于近年来基于深度学习和大型语言模型（LLMs）驱动的知识提取与本体推理的新范式，几乎避而不谈，或者只是草草地以一小节“未来展望”带过，内容空洞无物。这对于一本声称探讨“本体学习”的当代著作来说，是致命的缺陷。当前的AI研究已经进入了一个全新的计算范式，任何关于知识表示的书籍如果不能有效地整合这些最新的突破，就等同于提供了一份过时的技术手册。我需要的是能够指导我进行前沿研究的工具和视角，而不是重复那些我在大学本科课程中就已经学过的基础模型。这本书错失了抓住时代脉搏的最佳时机，显得既保守又脱节。

评分☆☆☆☆☆

作者在引用和致谢部分的处理上也显得颇为随意，似乎更像是一种义务性的罗列，而非对学术共同体的尊重。我注意到有几处关键的算法描述引用来源标注缺失，或者引用了非主流的、缺乏同行评议的小型会议论文，却忽略了领域内公认的经典文献。这种选择性的引用策略，让我对全书论点的可靠性和客观性产生了严重的怀疑。一个严谨的学者在构建一个复杂系统的理论框架时，应当确保其论据的基石是稳固且有据可查的。然而，这本书给人的感觉是，作者更倾向于推销自己的特定解决方案，而不是客观地梳理和评估整个领域的知识体系。结果就是，我读完后对“本体学习”的理解并没有得到整体性的提升，反而多了一些需要去“反向验证”的知识点，这与我期望从一本权威著作中获得的体验背道而驰。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验堪称折磨，纸张质量低劣到令人发指的地步，散发着一股廉价印刷品的味道，而且墨水渗透严重，许多图表和代码片段的边缘都模糊不清，严重影响了对细节的辨识。在处理像本体构建这样高度依赖精确符号和结构化表示的领域时，这种物理上的缺陷是不可原谅的。我甚至怀疑出版商是否对内容进行了任何形式的校对工作。在第三章的某个关键定义处，我发现了明显的拼写错误，这在严肃的技术文献中是绝对不应该出现的低级失误。这些细节上的疏忽，不断地打断了我的专注力，让我不得不频繁地停下来去查阅外部资料来核实那些本应在书中得到确认的信息。这本书与其说是知识的载体，不如说是在考验读者的耐心和视力，它在基本尊重读者的层面上，已经失分太多。

评分☆☆☆☆☆

好像内容有点偏旧了

评分☆☆☆☆☆

好像内容有点偏旧了

评分☆☆☆☆☆

好像内容有点偏旧了

评分☆☆☆☆☆

好像内容有点偏旧了

评分☆☆☆☆☆

好像内容有点偏旧了