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出版者:北京大学

作者:韩礼德

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2007-11

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787301130353

丛书系列:韩礼德文集

图书标签:

• 语言学
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• 语言学
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• 语言教育
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• 课程研究
• 教育心理学
• 社会语言学
• 应用语言学
• 教育语言学
• 学习理论

好的，以下是一本名为《数字时代的知识图谱构建与应用》的图书的详细简介： --- 图书简介：《数字时代的知识图谱构建与应用》 导言：信息洪流中的导航系统 我们正身处一个信息爆炸的时代。每一次点击、每一次搜索，都产生海量的数据，这些数据如同浩瀚的海洋，虽然蕴藏着巨大的价值，却也常常让人迷失方向。传统的搜索引擎和信息检索方式，在面对高度关联、语义复杂的现代知识体系时，显得力不从心。如何将分散、异构、动态变化的数据转化为结构化、可理解、可推理的知识网络，已成为信息科学、人工智能乃至各个垂直行业迫切需要解决的难题。《数字时代的知识图谱构建与应用》一书，正是为理解、设计和实现这一“知识导航系统”——知识图谱（Knowledge Graph, KG）——提供了一套全面而深入的理论框架与实践指南。 本书旨在超越对知识图谱概念的初步介绍，深入探讨从底层数据源整合到上层应用落地的全生命周期管理。我们不将知识图谱视为一个静态的模型，而是一个持续演化、自我优化的智能基础设施。全书内容聚焦于如何应对数字时代数据复杂性、动态性和多模态性的挑战。 --- 第一部分：知识图谱的基石与理论基础（第1章至第3章） 本部分为读者奠定坚实的理论基础，解析知识图谱的核心构成要素及其背后的数学和逻辑支撑。 第1章：知识的结构化演进 本章首先回顾了从本体论（Ontology）、语义网（Semantic Web）到知识图谱的发展历程，明确知识图谱在信息组织中的独特地位。重点阐述了知识的“三元组”结构（实体-关系-实体/属性）的数学表达形式，并引入图论的基本概念，如节点（Entity）、边（Relation）和属性（Attribute）在实际知识网络中的映射关系。我们详细讨论了知识表示的层次性，从简单的一阶逻辑到更复杂的描述逻辑，为后续的知识表示学习打下基础。 第2章：本体与模式的构建 知识图谱的质量高度依赖于其底层模式（Schema）的设计。本章深入探讨如何定义领域本体（Domain Ontology）。这包括实体类型的划分、关系的类型定义（如层次关系、属性关系、实例关系）、约束条件的设定（如基数约束、域/值约束）。我们分析了本体构建中人工干预与自动化抽取之间的平衡策略，并介绍了本体语言（如OWL、RDFS）的特性与选择标准。本章强调，一个健壮的本体是确保知识一致性和可推理性的前提。 第3章：异构数据源的整合与对齐 现实世界的数据源是碎片化且异构的。本章聚焦于如何将非结构化文本、半结构化表格以及其他数据库中的信息转化为统一的图结构。关键技术包括：实体识别（Named Entity Recognition, NER）、实体链接（Entity Linking）与消歧（Entity Disambiguation）。我们详细比较了基于规则、统计模型和深度学习方法的实体对齐技术，并探讨了如何处理跨语言、跨模式的数据对齐难题，确保不同来源的同一实体能够被正确地合并为一个节点。 --- 第二部分：知识的深度表示与嵌入（第4章至第6章） 本部分是本书的技术核心，专注于如何将高维、稀疏的符号知识转化为低维、稠密的向量表示，以供机器学习模型进行高效处理。 第4章：知识表示学习（KRL）的经典模型 知识表示学习是实现机器推理的关键。本章系统介绍基于距离度量和语义匹配的经典KRL模型。重点剖析了TransE系列模型（TransE, TransH, TransR）的原理，解释了它们如何通过平移操作来捕捉实体和关系的向量空间关系。此外，还涵盖了基于语义匹配的模型，如RESCAL和DistMult，并分析了不同模型在处理对称、可逆、复杂关系时的优缺点和适用场景。 第5章：基于深度学习的知识嵌入 随着深度学习的兴起，本章探讨了如何利用神经网络来学习更复杂的知识表示。这包括利用卷积神经网络（CNN）捕获三元组的局部特征，以及利用循环神经网络（RNN）/Transformer结构处理序列信息。重点讲解了如何将文本信息（实体和关系的描述）与结构信息进行融合嵌入，以生成更丰富的知识向量。 第6章：知识图谱的推理与预测 构建好的知识图谱并不能完全解决问题，关键在于利用图谱进行“知识挖掘”。本章详细阐述了知识图谱的推理技术。这包括：链路预测（Link Prediction）——预测缺失的边；事实核查（Fact Checking）——验证现有事实的准确性；以及关系推理（Relation Inference）——基于已知事实推导出新的、更深层次的关系。我们对比了基于嵌入的模型推理和基于规则/逻辑推理（如AMIE）方法的性能与可解释性。 --- 第三部分：知识图谱的工程化与应用（第7章至第10章） 本部分将理论和模型转化为实际生产力，探讨知识图谱的工程化部署、高效查询以及在各个行业的落地应用。 第7章：图数据库与高效查询 知识图谱的存储和查询对性能要求极高。本章比较了主流的知识图谱存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库以及专门的图数据库（如Neo4j, ArangoDB, JanusGraph）。详细讲解了基于图查询语言（如Cypher, SPARQL）的复杂查询优化策略，特别是如何高效处理涉及多跳关系、聚合操作和子图匹配的查询请求。 第8章：知识图谱的自动演化与维护 知识是流动的，知识图谱必须能够实时或准实时地更新。本章聚焦于知识图谱的动态维护机制。内容涵盖增量更新策略、冲突检测与消融、时间信息的建模（Temporal Knowledge Graphs），以及如何设计反馈回路，利用用户交互或外部验证信息来修正图谱中的错误和过时知识。 第9章：问答系统中的知识图谱应用 知识图谱是构建精准、可解释的智能问答（Question Answering, QA）系统的核心。本章剖析了基于知识图谱的问答（KBQA）流程：从自然语言问题解析、意图识别，到子图查询的生成与执行。特别强调了如何处理开放域和限制域问答中的复杂查询，以及如何利用图谱结构增强答案的可解释性，避免“黑箱”效应。 第10章：前沿应用与行业实践 本章通过具体的行业案例，展示知识图谱在不同领域的巨大潜力。涵盖金融风险控制中的实体关系追踪、医疗健康领域中的药物-疾病关联发现、智能推荐系统中的用户兴趣建模与路径推荐，以及工业制造中的故障诊断与流程优化。每项案例都将回归到知识图谱的构建、表示和推理层面，展示技术如何解决实际业务痛点。 --- 结语：面向未来的人工智能基础设施 《数字时代的知识图谱构建与应用》不仅仅是一本技术手册，它更是一幅描绘未来信息架构的蓝图。本书旨在培养读者将分散的数据视为一个整体、可被机器理解和推理的统一知识体的能力，从而更好地驾驭信息洪流，驱动下一代人工智能应用的发展。无论您是数据科学家、软件架构师还是领域专家，本书都将为您提供一套结构化的知识工具箱，以应对信息时代的复杂性挑战。

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