面向知識庫的智能問答技術 趙海興 9787030771490 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：面向知識庫的智能問答技術 ISBN：9787030771490 出版社：科學 著編譯者：趙海興 頁數：132 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1624987 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 智能問答技術在人工智慧和自然語言處理領域發揮著重要的作用。它將信息檢索、知識表示和自然語言處理技術融合在一起，為智能推薦、網路客服等提供支持。本書共11章，分為3個部分：第1部分主要介紹知識庫的構建，包括現有的知識庫構建技術概況、基礎知識、數據採集技術、數據處理、異構數據源實體對齊和面向知識圖譜的知識推理；第2部分主要介紹智能問答技術，包括智能問答技術概況、基礎知識和問句理解；第3部分主要介紹基於知識庫的智能問答系統，包括答案檢索和智能問答系統部署與演示。 本書適用於知識庫構建、數據採集、知識抽取、智能問答等領域的研究和開發人員，對智能問答技術感興趣的本科生和研究生也可以參考。作者簡介 趙海興，博士，現任青海師範大學副校長、教授、博士生導師，省部共建藏語智能信息處理及應用國家重點實驗室主任，教育部「長江學者與創新團隊」負責人；入選國家百千萬人才工程，教育部新世紀優秀人才，享受國務院政府特殊津貼專家，青海省優秀專家；中國五四青年獎章獲得者，全國模範教師；全國運籌學會和組合與圖論學會常務理事，青海省黨外知識分子聯誼會常務理事。主要從事網路科學、信息處理及文化服務等研究工作，現主持國家重點研發計劃項目1項，國家自然基金1項；已主持完成1項科技部973前期研究專項、5項國家自然科學基金項目，其中3項成果分別獲青海省科技進步一等獎、二等獎和三等獎。在《中國科學》、《計算機學報》、Theoretical Computer Science等刊物發表論文80餘篇。目錄 第1部分 知識庫構建第1章 知識庫構建技術概況 1 1 知識庫構建背景及意義 1 2 知識庫構建研究現狀 1 2 1 大規模網路數據採集 1 2 2 網路信息抽取 1 2 3 RDF數據存儲與查詢技術 1 2 4 實體對齊研究 本章小結 第2章 知識庫構建基礎知識 2 1 RDF簡介 2 2 SPARQL簡介 2 3 開源爬取框架Scrapy 2 3 1 Scrapy框架簡述 2 3 2 優缺點分析 2 4 NoSQL資料庫MongoDB 2 5 圖資料庫介紹 本章小結 第3章 數據採集技術 3 1 數據源採集 3 1 1 數據選擇依據 3 1 2 數據的採集格式 3 1 3 數據獲取方式 3 2 數據集的挑戰 3 2 1 目標數據的高速採集 3 2 2 目標網站的反爬取機制與速率限制 3 3 大規模數據採集系統的設計與實現 3 3 1 採集框架 3 3 2 數據採集系統的具體實現 3 4 代理IP信息獲取 3 4 1 XPath表達式 3 4 2 代理IP獲取方式 3 4 3 正則表達式獲取 3 4 4 XPath模板生成 3 4 5 候選表達式 3 4 6 排序及抽取 3 4 7 信息驗證 本章小結 第4章 數據處理 4 1 實體數據 4 1 1 網頁內容抽取 4 1 2 RDF轉化 4 2 信息抽取、轉化、存儲與查詢的挑戰 4 2 1 信息抽取與數據轉化 4 2 2 信息的存儲與查詢 4 3 實體信息抽取與轉化 4 3 1 信息抽取 4 3 2 數據轉化 4 3 3 RDF數據規範化 4 4 數據存儲和查詢 4 4 1 整體框架 4 4 2 關鍵技術 4 5 非結構化知識抽取 4 5 1 實體關係抽取簡介 4 5 2 面向非結構化數據的知識抽取 4 5 3 弱監督學習的關係抽取 4 5 4 NF Tri training弱監督關係抽取演算法 本章小結 第5章 異構數據源實體對齊 5 1 實體對齊的研究方向 5 2 實體對齊演算法簡介 5 2 1 LCS演算法 5 2 2 網路語義標籤實體對齊演算法 5 2 3 基於屬性權重的實體對齊演算法 5 3 基於主題模型的中文異構百科實體對齊方法 5 3 1 實體對齊框架 5 3 2 實體上下文建模 5 3 3 基於LCS的屬性相似度計算 5 3 4 基於主題特徵的相似度計算方法 本章小結 第6章 面向知識圖譜的知識推理 6 1 常見的知識庫 6 2 推理的概念及分類 6 2 1 推理的概念 6 2 2 推理的分類 6 3 知識推理的任務 6 3 1 知識圖譜補全 6 3 2 知識圖譜去噪 6 4 基於邏輯的知識推理 6 5 基於統計的知識推理 6 5 1 基於隱特徵的實體關係學習 6 5 2 基於圖特徵的實體關係學習 6 5 3 實體類型推理 6 6 基於神經網路的知識推理 6 6 1 基於語義的推理 6 6 2 基於結構的推理 6 6 3 基於輔助存儲的推理 6 7 知識推理應用 本章小結 第2部分 智能問答技術 第7章 智能問答技術概況 7 1 智能問答背景及意義 7 2 智能問答研究現狀 7 3 智能問答關鍵技術 7 4 智能問答系統框架及流程 7 4 1 智能問答系統框架 7 4 2 問句理解 7 4 3 答案檢索 本章小結 第8章 智能問答基礎知識 8 1 句法分析 8 2 機器學習演算法 8 2 1 CRF演算法 8 2 2 最大熵演算法 本章小結 第9章 問句理解 9 1 語料收集 9 2 問句介紹 9 3 詞法分析 9 3 1 中文分詞 9 3 2 詞性標註 9 4 問句分類 9 4 1 問句分類流程及原理 9 4 2 問句分類實驗結果與分析 9 5 主體識別 9 5 1 人物類問句的主體識別 9 5 2 非人物類問句的主體識別 9 5 3 主體識別實驗結果與分析 9 6 謂詞識別 9 6 1 謂詞詞典構建 9 6 2 基於謂詞詞典和句法分析結合的謂詞識別 9 6 3 謂詞識別實驗結果與分析 9 7 謂詞消歧 9 8 問句元轉換 9 8 1 問句元轉換規則 9 8 2 問句元轉換實驗結果與分析 本章小結 第3部分 基於知識庫的智能問答系統 第10章 答案檢索 10 1 知識獲取 10 2 基於RDF知識庫的答案檢索 10 2 1 SPARQL簡介 10 2 2 SPARQL結構化查詢語句 10 2 3 SPARQL結構化查詢模板 10 2 4 答案提取 10 3 基於Web的答案檢索方法 本章小結 第11章 智能問答系統部署與演示 11 1 系統部署 11 2 答案檢索過程 本章小結 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
