從零構(gòu)建知識(shí)圖譜：技術(shù)、方法與案例

推薦序
前言
第1章　知識(shí)圖譜概覽 1
1.1　知識(shí)圖譜序言 1
1.2　知識(shí)圖譜基本概念 3
1.2.1　知識(shí)圖譜背景 3
1.2.2　知識(shí)圖譜的定義 5
1.2.3　典型知識(shí)圖譜示例 7
1.3　知識(shí)圖譜的模式 10
1.4　為什么需要知識(shí)圖譜 13
1.5　知識(shí)圖譜的典型應(yīng)用 15
1.6　知識(shí)圖譜的技術(shù)架構(gòu) 17
參考文獻(xiàn) 18
第2章　知識(shí)圖譜技術(shù)體系 19
2.1　知識(shí)表示與知識(shí)建模 19
2.1.1　知識(shí)表示 19
2.1.2　知識(shí)建模 26
2.2　知識(shí)抽取與知識(shí)挖掘 29
2.2.1　知識(shí)抽取 29
2.2.2　知識(shí)挖掘 38
2.3　知識(shí)存儲(chǔ)與知識(shí)融合 42
2.3.1　知識(shí)存儲(chǔ) 42
2.3.2　知識(shí)融合 47
2.4　知識(shí)檢索與知識(shí)推理 52
2.4.1　知識(shí)檢索 53
2.4.2　知識(shí)推理 58
參考文獻(xiàn) 61
第3章　知識(shí)圖譜工具 63
3.1　知識(shí)建模工具 63
3.1.1　Protégé 64
3.1.2　其他本體建模工具 79
3.1.3　本體建模工具的選擇 83
3.2　知識(shí)抽取工具 84
3.2.1　DeepDive 84
3.2.2　其他知識(shí)抽取工具 102
3.2.3　知識(shí)抽取工具對(duì)比 106
3.3　知識(shí)存儲(chǔ)工具 107
3.3.1　Neo4j 108
3.3.2　Neo4j安裝與部署 109
3.3.3　可視化 113
3.3.4　圖模型 115
3.3.5　其他圖數(shù)據(jù)庫(kù) 120
參考文獻(xiàn) 122
第4章　從零構(gòu)建通用知識(shí)圖譜 123
4.1　通用知識(shí)表示與抽取 123
4.1.1　通用知識(shí)數(shù)據(jù)來(lái)源 123
4.1.2　實(shí)體層構(gòu)建 126
4.1.3　表述層構(gòu)建 131
4.1.4　概念層構(gòu)建 134
4.2　知識(shí)增強(qiáng) 135
4.2.1　實(shí)體層知識(shí)增強(qiáng) 135
4.2.2　模式完善 139
4.2.3　實(shí)體鏈接：表述層與實(shí)體層之間的映射 144
4.2.4　實(shí)體分類(lèi)：實(shí)體層與概念層之間的映射 146
4.3　百科知識(shí)存儲(chǔ)與更新 153
4.3.1　屬性圖存儲(chǔ)模型 154
4.3.2　知識(shí)存儲(chǔ) 156
4.3.3　知識(shí)更新 168
第5章　領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建 172
5.1　領(lǐng)域知識(shí)圖譜概覽 172
5.2 　醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)圖譜 173
5.2.1　領(lǐng)域模式構(gòu)建 174
5.2.2　領(lǐng)域知識(shí)抽取 176
5.2.3　領(lǐng)域圖譜構(gòu)建 178
5.2.4　圖譜展示 182
5.3　用戶(hù)畫(huà)像圖譜 183
5.3.1　用戶(hù)畫(huà)像知識(shí)表示 183
5.3.2　知識(shí)抽取和挖掘 185
5.3.3　抽取案例 194
參考文獻(xiàn) 207
第6章　知識(shí)圖譜應(yīng)用 208
6.1　知識(shí)可視化 208
6.1.1　D3 208
6.1.2　ECharts 213
6.1.3　其他工具介紹 220
6.1.4　小結(jié) 225
6.2　實(shí)體鏈接 225
6.2.1　實(shí)體鏈接的定義 225
6.2.2　實(shí)體鏈接的步驟 226
6.2.3　實(shí)體鏈接工具 232
6.2.4　實(shí)體鏈接的應(yīng)用 242
6.3　知識(shí)問(wèn)答 245
6.3.1　知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)概述 245
6.3.2　知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的主要流程 247
6.3.3　主流知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)介紹 252
6.3.4　問(wèn)答系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn) 260
6.4　聯(lián)想 277
6.4.1　聯(lián)想整體流程 278
6.4.2　話(huà)題識(shí)別 279
6.4.3　候選話(huà)題生成 280
6.4.4　候選話(huà)題排序 282
6.4.5　聯(lián)想回復(fù)生成 290
參考文獻(xiàn) 292
第7章　基于知識(shí)圖譜的問(wèn)答系統(tǒng) 297
7.1　簡(jiǎn)介 297
7.2　自然語(yǔ)言理解 300
7.2.1　概述 300
7.2.2　基礎(chǔ)NLU 301
7.2.3　意圖理解 309
7.2.4　實(shí)體識(shí)別與鏈接 317
7.2.5　文本相似度與向量化 317
7.3　對(duì)話(huà)管理 322
7.3.1　概述 322
7.3.2　知識(shí)問(wèn)答 327
7.3.3　閑聊 331
7.4　自然語(yǔ)言生成 332
7.5　服務(wù)化 333
參考文獻(xiàn) 335
第8章　總結(jié)與展望 336
參考文獻(xiàn) 338