面向社區文本的軟件知識圖譜構建及應用 唐明靖 楊芳 夏躍龍 9787302680987 【台灣高等教育出版社】

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書名：面向社區文本的軟件知識圖譜構建及應用
ISBN：9787302680987
出版社：清華大學
著編譯者：唐明靖 楊芳 夏躍龍
頁數：143
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1710814
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內容簡介

本書主要介紹軟體知識圖譜構建及應用研究領域中的關鍵技術和研究成果。針對軟體知識實體抽取任務存在的實體歧義、實體變體、無法識別未登錄詞等問題，提出一種基於多特徵融合和語義增強的軟體知識實體抽取方法。針對軟體知識實體語義特徵弱、實體語義關係模糊和句法依存關係特徵建模存在的欠剪枝或過剪枝問題，提出一種基於句法依賴度和實體感知的軟體知識實體關係抽取方法。針對傳統流水線方法存在的任務依賴問題和軟體知識社區文本存在的實體重疊問題，提出一種基於span級對比表示學習的軟體知識實體和關係聯合抽取方法。針對基於社區的軟體專家推薦存在的標籤依賴、交互數據稀疏和隱含知識關聯信息缺失等問題，提出一種基於知識圖譜和領域知識偏好感知的軟體專家推薦方法。 本書可為讀者進行系統學習和深入研究提供參考，可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生和研究生的選修教材或參考書。互聯網技術研究與開發人員也可通過本書進一步了解知識圖譜技術。

目錄

第1章 軟體知識圖譜概述
1 1 引言
1 2 軟體知識圖譜
1 2 1 概念定義
1 2 2 背景及意義
1 3 相關研究動態
1 3 1 實體和關係抽取
1 3 2 知識圖譜研究
1 3 3 軟體知識表示與建模
1 3 4 面向社區的專家推薦
1 4 存在的問題和挑戰
1 5 本書的內容與組織
1 5 1 主要內容
1 5 2 組織結構
1 6 本章小結
第2章 相關技術背景
2 1 預訓練語言模型
2 2 圖卷積神經網絡
2 3 對比表示學習
2 4 TransH模型
2 5 Double DQN模型
2 6 模型性能評價指標
2 6 1 軟體知識實體及關係抽取任務評價指標
2 6 2 軟體專家推薦任務評價指標
2 7 本章小結
第3章 基於多特徵融合和語義增強的軟體知識實體抽取方法
3 1 引言
3 2 相關工作
3 3 模型與方法
3 3 1 任務建模與方法分析
3 3 2 輸入嵌入層
3 3 3 特徵融合層
3 3 4 特徵增強層
3 3 5 標籤解碼層
3 4 實驗與分析
3 4 1 數據集構建
3 4 2 超參數設置
3 4 3 對比實驗結果與分析
3 4 4 消剛實驗結果與分析
3 5 本章小結
第4章 基於句法依賴度和實體感知的軟體知識實體關係抽取方法
4 1 引言
4 2 相關工作
4 3 模型與方法
4 3 1 任務建模與方法分析
4 3 2 輸入嵌入層
4 3 3 上下文編碼層
4 3 4 句法依存特徵編碼層
4 3 5 特徵增強層
4 3 6 實體關係分類層
4 4 實驗與分析
4 4 1 數據集構建
4 4 2 超參數設置
4 4 3 對比實驗結果與分析
4 4 4 消融實驗結果與分析
4 5 術章小結
第5章 基於span級對比表示學習的軟體知識實體和關係聯合抽取方法
5 1 引言
5 2 相關工作
5 2 1 基於span的信息抽取
5 2 2 對比表示學習在自然語言處理的應用
5 3 模型與方法
5 3 1 任務建模與方法分析
5 3 2 輸入嵌入層
5 3 3 span表示層
5 3 4 實體分類層
5 3 5 關係分類層
5 4 實驗與分析
5 4 1 數據集構建
5 4 2 超參數設置
5 4 3 對比實驗結果與分析
5 4 4 消融實驗結果與分析
5 4 5 公共數據集的實驗結果與分析
5 4 6 聯合訓練方法分析
5 4 7 實例研究與分析
5 5 本章小結
第6章 基於知識圖譜和領域知識偏好感知的軟體專家推薦方法
6 1 引言
6 2 相關工作
6 2 1 基於知識圖譜的推薦系統
6 2 2 基於深度強化學習的推薦系統
6 2 3 面向社區的軟體專家識別和推薦
6 3 模型與方法
6 3 1 任務建模與方法分析
6 3 2 領域知識偏好學習
6 3 3 領域知識偏好優化表示
6 3 4 領域知識偏好特徵融合
6 3 5 軟體專家推薦
6 4 實驗與分析
6 4 1 數據集構建
6 4 2 超參數設置
6 4 3 基線方法
6 4 4 對比實驗結果與分析
6 4 5 消融實驗結果與分析
6 4 6 參數敏感性分析
6 4 7 實例分析
6 5 局限性分析
6 6 本章小結
第7章 總結與展望
7 1 本書總結
7 2 未來展望
參考文獻
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