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出版者:

作者:Tokunaga, Takenobu (EDT)/ Ortega, Antonio (EDT)

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:

价格:74.95

装帧:

isbn号码:9783540781585

丛书系列:

图书标签:

• 知识图谱
• 大规模知识库
• 知识工程
• 自然语言处理
• 信息检索
• 数据挖掘
• 语义网
• 知识表示
• 人工智能
• 文本挖掘

智能时代的知识图谱与知识工程：构建、管理与深度应用 书籍简介 本书深入探讨了现代信息社会中知识组织与利用的核心议题——知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）的构建、管理、推理及其在各个领域中的前沿应用。本书旨在为研究人员、工程师以及对大规模知识系统感兴趣的专业人士提供一套全面、深入且具有实践指导意义的理论框架和技术路线图。 第一部分：知识图谱的理论基石与构建范式 本部分首先界定了知识图谱的基本概念、历史演进及其在语义网、人工智能领域的核心地位。我们强调知识图谱不仅仅是简单的实体与关系集合，而是对现实世界复杂知识结构的结构化、形式化表达。 第一章：知识图谱的本质与演进 本章细致剖析了知识图谱与传统数据库、本体论（Ontology）之间的区别与联系。重点阐述了知识表示的语义基础，包括RDF（资源描述框架）、OWL（网络本体语言）等W3C标准，并探讨了从早期本体驱动到现代数据驱动的知识图谱构建范式的转变。我们讨论了知识的“三元组”（Subject-Predicate-Object）结构如何成为承载复杂信息的最小语义单元。 第二章：知识抽取：从异构数据到结构化知识 知识的获取是构建任何大规模知识系统的第一步。本章详述了从文本、表格、多媒体等异构数据源中自动抽取知识的关键技术。 实体识别与链接（NEL/EL）： 介绍基于规则、统计模型（如CRF、Bi-LSTM-CRF）以及深度学习模型（如BERT、Transformer）的命名实体识别方法。重点讲解了实体消歧（Entity Disambiguation）在消除同名异义实体和合并同义异名实体中的关键作用，这是确保知识库一致性的核心技术。 关系抽取（RE）： 深入分析了监督学习、远程监督（Distant Supervision）、弱监督学习在关系抽取中的应用。特别探讨了基于模式匹配和基于神经网络（如CNN、RNN、Attention机制）的关系分类方法，以及如何处理长距离依赖和多关系共现问题。 事件抽取： 区分实体和关系，着重讲解如何抽取具有时间、地点、参与者等结构化要素的复杂事件。本章引入了基于时序和因果链的事件建模方法。 第三章：知识融合与对齐：构建一致的知识蓝图 知识融合是将来自不同源头的、可能存在冲突或冗余的知识片段整合为一个统一、连贯的知识体系的过程。 实体对齐（Entity Alignment）： 探讨了如何识别和合并指代同一现实世界实体的不同标识符。我们详细介绍了基于属性信息、结构信息和嵌入表示的实体对齐算法，包括迭代式对齐和基于图神经网络（GNN）的对齐方法。 知识冲突解决： 讨论了在知识融合过程中可能出现的属性值冲突、关系冲突和本体论层面的不一致性，并提出了基于信任度、时间戳或多数投票的冲突消解策略。 第二部分：知识表示学习与推理引擎 知识图谱的价值不仅在于其存储了多少信息，更在于其能够从中发现（推理出）多少隐含知识。本部分聚焦于如何将符号知识转化为可计算的向量表示，并利用这些表示进行有效的知识推理。 第四章：知识表示学习（KRL）：从符号到向量空间 知识表示学习是连接传统符号推理和现代机器学习的桥梁。 基于嵌入的模型（Embedding-based Models）： 详细介绍了TransE系列模型（如TransH, TransR, TransD）如何在低维向量空间中模拟实体和关系的语义。随后，扩展到基于语义匹配和距离度量的模型，如RESCAL、DistMult、ComplEx，并分析了它们在处理对称、反对称和复合关系时的优势与局限性。 基于神经网络的KRL： 探讨了如何利用深度学习架构，如卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）来学习更复杂的实体和关系模式，特别是如何将图结构信息融入到嵌入学习过程中。 第五章：知识推理与补全：发现未知关系 知识图谱推理是自动生成新知识的关键技术。本章侧重于如何利用现有知识库中的事实来预测缺失的实体或关系。 链接预测（Link Prediction）： 这是知识推理的核心任务。我们分析了基于嵌入的推理方法（利用嵌入向量的相似性进行预测），以及基于规则或逻辑的方法（如基于逻辑编程的推理）。重点讲解了如何将学习到的嵌入向量应用于排序任务，以评估候选三元组的可能性。 多跳推理（Multi-hop Reasoning）： 探讨了如何通过多步路径连接实体，发现间接关系。这涉及到路径搜索算法、基于路径的表示学习，以及在复杂查询下进行高效路径检索的技术。 第六章：知识图谱的查询与解释 有效的知识图谱必须能够被用户和应用便捷地访问。 自然语言到结构化查询的转化（NL2SQL/NL2KG）： 详细介绍了如何将人类的自然语言问题转化为可执行的SPARQL或特定查询语言。重点讨论了基于序列到序列（Seq2Seq）模型和语义解析器在处理复杂、多约束查询时的技术挑战。 推理结果的可解释性： 强调了人工智能决策过程的透明度。本章讨论了如何回溯推理路径，解释模型为什么预测了某个实体或关系，这对于高风险领域的应用至关重要。 第三部分：大规模知识图谱的应用与挑战 本部分将理论与实践相结合，展示了知识图谱在解决现实世界复杂问题中的巨大潜力，同时也探讨了当前系统面临的工程和维护难题。 第七章：知识图谱在垂直领域的深度应用 本章选取了几个知识密集型领域的具体案例，展示知识图谱的赋能作用。 生物医学知识图谱： 讨论了药物-疾病-基因知识网络的构建，以及如何利用知识图谱进行新药靶点发现、药物重定向和个性化医疗方案推荐。 金融风险与反欺诈： 探讨了如何构建企业关系图、交易网络图，利用图算法检测隐藏的关联方、资金链条和潜在的金融欺诈模式。 问答系统（QA Systems）： 分析了知识驱动的问答系统如何超越模板匹配，实现对复杂事实性、推理性问题的准确回答。 第八章：大规模知识系统的工程化与维护 构建一个“大”知识库不仅仅是数据量的问题，更是工程效率和持续更新的挑战。 实时更新与增量学习： 探讨了如何设计流式处理架构来实时吸收新信息，并对现有的知识图谱结构进行快速、低成本的增量更新，以应对知识的快速陈旧化问题。 知识库的质量保障与评估： 介绍了评估知识图谱完整性、准确性和一致性的标准和指标。讨论了主动学习和众包策略在知识校正中的应用。 分布式存储与查询优化： 针对PB级知识图谱的挑战，介绍了如何利用图数据库（如Neo4j, JanusGraph）和分布式计算框架（如Spark GraphX）来高效存储和查询大规模图数据。 本书通过严谨的理论阐述、前沿的技术综述和详尽的案例分析，力求为读者提供一套完整、系统且与时俱进的知识工程方法论，以应对下一代智能系统的知识基础构建需求。

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