日日噜噜夜夜狠狠va视频,麻豆视频破解版

內(nèi)容簡介

　　知識圖譜是大數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用研究前沿，也是驅(qū)動語義檢索、智能問答、智能推薦、知識關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)等知識服務(wù)的基石。本書系統(tǒng)梳理了知識圖譜構(gòu)建涉及的關(guān)鍵技術(shù)及典型知識服務(wù)案例，提出面向科技文獻資源和專題知識的科研知識圖譜構(gòu)建方案及以此為基礎(chǔ)支撐的科研綜述知識應(yīng)用實踐，是知識圖譜在情報學(xué)或圖書館學(xué)領(lǐng)域交叉集成應(yīng)用的研究成果。本書適合圖書情報、管理科學(xué)與工程等相關(guān)領(lǐng)域的知識組織與智能知識服務(wù)研究人員閱讀，也可為通用學(xué)術(shù)知識圖譜工程化實施專業(yè)人員提供參考。

作者簡介

　　李嬌，研究方向是知識組織與知識服務(wù)，長期從事多源異構(gòu)數(shù)據(jù)管理與融合，以及本體、知識圖譜、知識標引等方面研究與實踐。近年來主持或作為主要人員參與國家級、省部級研究項目多項，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，參編著作3部。

圖書目錄

目錄
第1章知識圖譜概述 001
1.1 知識圖譜的起源與發(fā)展 001
1.2 知識圖譜相關(guān)技術(shù)與方法 004
1.2.1 知識圖譜構(gòu)建技術(shù)流程 004
1.2.2 知識圖譜數(shù)據(jù)模型 010
1.2.3 知識圖譜存儲與管理 016
1.3 國內(nèi)外典型科研知識圖譜項目 024
1.3.1 Springer Nature SciGraph 025
1.3.2 AceKG 028
1.3.3 Open Academic Graph 030
1.3.4 領(lǐng)域/專題科研知識圖譜 033
1.4 本章小結(jié) 038
參考文獻 038
第2章智能知識服務(wù) 041
2.1 語義檢索 041
2.1.1 語義檢索的含義 041
2.1.2 語義檢索方法與架構(gòu) 042
2.1.3 語義檢索系統(tǒng)分類 045
2.1.4 學(xué)術(shù)語義檢索系統(tǒng) 048
2.1.5 基于水稻領(lǐng)域知識圖譜的語義檢索實踐 053
2.2 智能問答 060
2.2.1 智能問答的含義 060
2.2.2 智能問答方法與架構(gòu) 061
2.2.3 典型的智能問答系統(tǒng) 063
2.3 智能推薦 064
2.3.1 智能推薦的含義 064
2.3.2 智能推薦方法與架構(gòu) 065
2.3.3 基于知識圖譜的智能推薦 066
2.4 基于推理的知識關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn) 070
2.5 本章小結(jié) 072
參考文獻 072
第3章科技文獻語義模型研究 078
3.1 數(shù)據(jù)密集型科研范式下科技文獻的發(fā)展 078
3.1.1 數(shù)據(jù)密集型科研范式 078
3.1.2 語義出版實踐 080
3.1.3 科技文獻新特征 082
3.2 科技文獻語義關(guān)聯(lián)描述模型 083
3.2.1 面向文獻結(jié)構(gòu)的語義模型 084
3.2.2 面向文獻內(nèi)容的語義模型 086
3.3 本章小結(jié) 092
參考文獻 092
第4章面向科技文獻的科研知識圖譜構(gòu)建與管理 094
4.1 科研知識圖譜模式層構(gòu)建 095
4.1.1 科研本體實體對象選取與定義 095
4.1.2 科研本體多維度數(shù)據(jù)模型描述 096
4.1.3 基于Protégé的本體構(gòu)建與管理 101
4.2 多源科研知識圖譜構(gòu)建方法 102
4.2.1 基于題錄的知識轉(zhuǎn)換 102
4.2.2 基于文獻正文的知識抽取 102
4.2.3 基于科技文獻的知識圖譜構(gòu)建實踐 104
4.3 語義知識圖譜構(gòu)建工具 106
4.3.1 基于本體模型的實體與關(guān)系抽取 109
4.3.2 多格式圖譜數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換與加載 112
4.3.3 多查詢端遠程圖譜數(shù)據(jù)遷移 115
4.3.4 圖譜數(shù)據(jù)的動態(tài)更新 117
4.3.5 性能評估與對比試驗分析 120
4.4 結(jié)構(gòu)化語料獲取解析與加工 124
4.4.1 基于PID和消歧算法的實體消歧 125
4.4.2 多因子復(fù)合加權(quán)文獻重要度計算 131
4.4.3 基于語義匹配的文獻資源主題標引 132
4.4.4 基于深度學(xué)習(xí)的論文摘要語步分類 134
4.5 科研知識圖譜的存儲與管理 136
4.5.1 知識圖譜屬性映射規(guī)則 136
4.5.2 RDF2PG轉(zhuǎn)換方法 138
4.6 本章小結(jié) 139
參考文獻 140
第5章知識圖譜驅(qū)動的科研綜述表達實踐 144
5.1 實踐背景介紹 144
5.1.1 科研綜述的內(nèi)涵 148
5.1.2 科研綜述相關(guān)研究 148
5.2 科研綜述設(shè)計思路與技術(shù)需求 152
5.2.1 多層次科研綜述模型設(shè)計 153
5.2.2 科研綜述應(yīng)用服務(wù)場景 154
5.2.3 基于圖算法的接口支撐策略 155
5.3 知識計算在科研綜述中的支撐應(yīng)用 156
5.3.1 面向查詢的語義解析與實例匹配 157
5.3.2 基于子圖結(jié)構(gòu)的實體及關(guān)系聚類 158
5.4 結(jié)合知識圖譜和POI的綜述文檔生成 160
5.4.1 科研綜述文檔模板調(diào)研與設(shè)計 160
5.4.2 知識圖譜與POI的匹配與協(xié)同 161
5.5 基于知識圖譜的科研綜述體系架構(gòu) 162
5.5.1 科研綜述生成體系架構(gòu)設(shè)計 162
5.5.2 專題科研知識圖譜構(gòu)建 164
5.5.3 科研綜述生成實現(xiàn) 172
5.5.4 與現(xiàn)有綜述方法的對比分析 178
5.6 本章小結(jié) 180
參考文獻 181