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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Gomez-Perez, Asuncion/ Fernandez-Lopez, Mariano/ Corcho, Oscar

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:HRD

isbn号码:9781846283963

丛书系列:

图书标签:

• 本体论
• 知识工程
• 人工智能
• 语义网
• 知识表示
• 信息科学
• 哲学
• 计算机科学
• 形式化方法
• 逻辑学

《知识图谱构建与应用》 本书深入剖析了构建与应用知识图谱的核心原理与实践技术。从基础概念出发，系统阐述了知识表示、知识抽取、知识融合、知识存储等关键环节，旨在帮助读者全面理解知识图谱的设计理念与技术流程。 第一部分 知识图谱基础 本部分将带您进入知识图谱的世界，理解其核心价值与构成要素。 知识图谱的定义与演进： 探讨知识图谱的起源，从语义网的理念出发，梳理其发展脉络，明确知识图谱在信息爆炸时代扮演的重要角色。我们将聚焦其如何连接离散的信息，构建出结构化的知识网络，并分析其在搜索引擎、智能助手、推荐系统等领域的巨大潜力。 核心概念解析： 详细介绍知识图谱的基石——实体（Entity）、属性（Attribute）、关系（Relation）以及本体（Ontology）和模式（Schema）等概念。通过丰富的实例，帮助读者理解这些概念如何在实际场景中被定义与运用，为后续的学习打下坚实基础。 知识图谱的表示方法： 探索不同的知识表示形式，包括RDF（资源描述框架）及其相关的OWL（Web本体语言）、RDFS（RDF模式）等。我们将深入讲解三元组（Subject-Predicate-Object）的语义表示，以及如何利用本体来定义概念、属性和关系之间的层级与约束，从而实现知识的标准化和机器可读性。 第二部分 知识图谱的构建 本部分将聚焦于知识图谱的实际构建过程，涵盖数据采集、知识抽取、知识融合等关键步骤。 数据采集与预处理： 详细讲解从结构化、半结构化和非结构化数据源中获取信息的方法。包括网页爬取、API接口调用、数据库数据提取等。同时，将深入探讨文本清洗、噪声去除、格式转换等预处理技术，确保输入数据的质量，为后续的知识抽取奠定基础。 知识抽取技术： 这是构建知识图谱的核心环节。我们将系统介绍命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、属性抽取（AE）等关键技术。 命名实体识别（NER）： 讲解基于规则、基于统计机器学习（如CRF、HMM）以及深度学习（如BiLSTM-CRF、BERT）等多种NER方法，使其能够准确地识别文本中的人名、地名、组织机构名、时间等关键实体。 关系抽取（RE）： 重点介绍如何从文本中识别实体之间的语义关系。我们将覆盖基于模式匹配、远程监督、监督学习以及深度学习（如CNN、RNN、Graph Neural Networks）等多种关系抽取方法，例如识别“谁在哪个公司工作”、“某个事件发生在哪个地点”等。 属性抽取（AE）： 讲解如何识别实体的属性及其值，例如“某本书的作者”、“某款产品的价格”等。 本体构建与管理： 详细阐述本体在知识图谱中的作用，以及如何设计和构建具有良好结构和语义的本体。我们将介绍本体的构成元素，如类（Class）、属性（Property）、公理（Axiom）等，并探讨本体对齐、本体演化等高级话题，确保知识图谱的长期维护和发展。 知识融合与冲突消解： 讲解如何将来自不同数据源的知识进行整合，消除冗余和矛盾。我们将探讨实体对齐（Entity Alignment）和关系对齐（Relation Alignment）的技术，以及如何处理数据中的不一致性和模糊性，构建出统一、准确的知识库。 知识存储与管理： 介绍知识图谱的存储方案，包括RDF数据库（如Virtuoso, Blazegraph）、图数据库（如Neo4j, ArangoDB）以及关系型数据库在特定场景下的应用。我们将探讨不同存储方式的优缺点，以及如何进行高效的知识检索和查询。 第三部分 知识图谱的应用 本部分将展示知识图谱在各个领域的实际应用，帮助读者理解其带来的价值与变革。 搜索引擎与智能问答： 讲解知识图谱如何增强搜索引擎的能力，从关键词匹配转向语义理解，提供更精准、更具关联性的搜索结果。重点介绍知识图谱在智能问答系统中的应用，如何理解用户意图，从庞大的知识库中提取答案，并以自然语言的形式呈现。 推荐系统： 探讨如何利用知识图谱的丰富信息来构建更智能、更个性化的推荐系统。通过理解用户偏好与物品之间的复杂关系，实现精准推荐，提升用户体验。 自然语言处理（NLP）的增强： 分析知识图谱如何为NLP任务提供语义支持，例如文本理解、情感分析、机器翻译等，从而提高这些任务的准确性和鲁棒性。 其他应用领域： 广泛介绍知识图谱在金融风控、医疗健康、智慧城市、科学研究等领域的应用案例，展示其作为一项通用技术，正在深刻地改变着各行各业。 第四部分 知识图谱的挑战与未来 本部分将探讨知识图谱当前面临的挑战，以及未来的发展趋势。 当前挑战： 分析数据稀疏性、知识不完整性、动态性、可解释性等问题，并探讨相应的解决方案。 未来发展： 展望知识图谱在主动学习、联邦学习、常识推理、多模态知识图谱等前沿领域的发展方向，以及其与大模型等技术的融合趋势。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的学习框架，无论您是从事人工智能、数据科学、软件工程的专业人士，还是对知识图谱技术感兴趣的初学者，都能从中受益，掌握构建和应用知识图谱的关键技能，开启智能信息处理的新篇章。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的蓝与克制的金边的结合，一下子就抓住了我的眼球。初拿到手，那种厚重的质感就让人心生敬畏，显然这不是那种轻飘飘的消遣读物。我尤其欣赏作者在排版上展现出的那种近乎偏执的严谨，每一个章节标题的字体选择和行间距的调整，都透露出一种对知识的尊重。书页的纸张质量也极为出色，即便是长时间的阅读，眼睛也不会感到过度的疲劳。我翻开前几页，发现作者似乎并不急于抛出那些高深的理论，而是先用一系列精巧的案例引入，这些案例的选择非常巧妙，它们巧妙地避开了那些陈词滥调，而是深入到一些看似日常却又极具哲学意味的场景中，比如“信息的边界在哪里”或者“事物的本质如何被定义”。这让我立刻意识到，这不是一本速成手册，而是一次需要投入心神去慢慢体味的旅程。作者的叙事节奏把握得极好，他似乎懂得如何用最平实的语言，搭建起最复杂的逻辑迷宫，让人在不知不觉中，就走到了原本没有预料到的深度。我甚至在想，这本书的装帧本身，是不是就是作者想表达的“本体论”的一种外化体现，即形式与内容之间密不可分的辩证关系。

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这本书的价值，并不仅仅在于它所呈现的知识内容本身，更在于它所营造出的一种独特的“认知氛围”。阅读过程中，我几乎能感受到作者那种对精确性近乎苛刻的追求，这种追求渗透在每一个词语的选择和逻辑链的构建中。例如，作者在引入一个新的术语时，总会先引用至少两到三种不同流派对该术语的经典界定，然后才提出自己的“工作定义”，这种做法极大地增强了论述的可靠性和包容性。我尤其欣赏的是，尽管主题深奥，但作者始终没有陷入纯粹的学术象牙塔，他不断地将抽象的理论框架与现实世界中信息流动的具体案例相结合，使得理论的生命力得以保持。这种理论与实践之间的张弛有度，让我在阅读时既能享受思维的深度拓展，又不会迷失在纯粹的抽象迷宫中。可以说，这本书不仅仅是一本关于某种工程学的著作，它更像是一次对“如何进行有意义的思考”的深度训练，读完之后，我感觉自己的思维仿佛经历了一次彻底的“重构”与“优化”，看问题的角度都变得更加立体和多维了。

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作为一个对知识体系构建有着较高要求的读者，我对作者在处理概念边界问题时的细致程度深感折服。他似乎对“定义”这个行为本身抱持着一种近乎审慎的态度。书中有一个部分专门讨论了如何区分“描述性本体”与“规范性本体”，作者没有简单地给出二者的对立描述，而是引入了“视角依赖性”这样一个维度进行调和。他花了大量篇幅去论证，在特定的观察框架下，原本被视为规范性的概念，如何可以被降维解析为描述性的现象集合。这种对概念的“动态解构”，展现了作者深厚的思辨功底。阅读过程中，我常常会感到自己的思维边界在被不断地推向极限，迫使我重新审视那些曾经被我视为理所当然的认知基础。与市面上那些热衷于提供“确定性答案”的读物不同，这本书更像是一份关于“如何提问”的精妙指南，它提供的是一把解构世界的瑞士军刀，而不是一个固定的地图。这种开放式的引导，极大地激发了我的批判性思维，让我开始反思自己日常工作和学习中那些未经检验的底层假设。

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这本书的结构设计堪称教科书级别的典范，它不像某些学术著作那样，将所有关键信息都压缩在密集的小段落里，让人喘不过气。作者似乎深谙信息有效传达的规律，他巧妙地运用了大量的留白和结构性的引导元素。比如，在处理理论转折点时，他会特意设置一个简短的过渡章节，这个章节的内容往往是对前一部分的“清零”与“重置”，为接下来的复杂论述做好了心理准备。我发现，即便在涉及到高度抽象的元理论探讨时，作者也始终没有放弃对“应用场景”的暗示。他没有直接告诉你“你应该怎么做”，而是通过对概念的精细解构，让你自己去发现这些理论工具可以被应用于何处。这种尊重读者的处理方式，让我感到自己不是被动地接受知识，而是在主动地参与知识的建构过程。阅读体验的流畅性，很大程度上得益于作者在不同论述模块之间的完美衔接，那些原本可能显得突兀的理论跳跃，在他笔下都化作了水到渠成的自然演进，读完一章，你会自然而然地期待下一章的展开，这种内在的驱动力，是很多书籍所欠缺的。

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我花了整整一个周末的时间，沉浸在这本书的语言构建之中，发现作者的文字功底达到了一个令人咋舌的高度。他似乎拥有一种魔力，能够将那些晦涩难懂的哲学概念，通过精准而富有画面感的措辞，变得鲜活起来。比如，他对“关系性实体”的描述，不是堆砌那些佶屈聱牙的学术术语，而是用了一种类似于音乐演奏中“和弦”的比喻，强调了事物存在必须依赖于其与其他事物的互动和参照。这种比喻的运用，极大地降低了阅读的门槛，但又不失其学术的深度。更令人称奇的是，作者在全书中保持了一种近乎完美的语调一致性，既不显得过于高傲自大，也绝不流于肤浅的科普。他似乎总是在与读者进行一场心照不宣的对话，引导你提出问题，然后又不动声色地给出更高维度的思考路径。我尤其喜欢他在论证某个复杂理论时，所采用的那种层层递进、步步为营的句式结构，读起来有一种严密的逻辑美感，像是在观看一位大师精心布局的棋局，每一步都深思熟虑，没有丝毫的冗余和懈怠。读完一个段落，常常需要停下来，轻轻吐出一口气，才能将刚才被强行提升的心智拉回到现实。

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