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事理图谱:概念与技术 版权信息
- ISBN：9787121471537
- 条形码：9787121471537 ; 978-7-121-47153-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
事理图谱:概念与技术 本书特色
★ 事理图谱是知识图谱的进阶，承载事理逻辑知识的精髓 ★ 以事理知识为核心，涵盖事件之间的逻辑关系 ★ 从事理图谱的构建、推理，到表示、应用，内容层层递进 ★ 哈工大教授团队多年深耕事理图谱之研究成果 ★ 支撑事件推演、根因分析等高阶认知智能研究 ★ 可作为知识图谱相关课程教材，也可作为事理图谱入门读物
事理图谱:概念与技术 内容简介
知识图谱已在多个领域深耕多年，然而，现有的典型知识图谱主要是以实体及其属性和关系为研究核心，缺乏对事理逻辑这一重要人类知识的刻画。为了弥补这一不足，事理图谱应运而生，它能够揭示事件的演化规律和发展逻辑，刻画和记录人类行为活动。事理图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。本书系统地介绍事理图谱涉及的概念和关键技术，如事理图谱概述、事理知识表示、事件抽取、事件模式的自动归纳、事件关系抽取、事件表示学习、事件泛化及事理归纳、事理知识存储和检索、基于事理图谱的认知推理与预测、基于事理图谱的问答与对话等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。本书主要面向高年级本科生和研究生，可以作为知识图谱相关课程的教材，也可以作为对事理图谱感兴趣的读者的入门读物。
事理图谱:概念与技术 目录
第1章 事理图谱概述 1
1.1 事理图谱的基本概念 1
1.1.1 事理图谱的定义 1
1.1.2 事理图谱中事件的定义和表示 2
1.1.3 事理图谱中的事件关系类型 2
1.1.4 事理图谱中的事件属性 4
1.1.5 事理图谱的形成过程 4
1.2 事理图谱与知识图谱的区别与联系 5
1.3 事理图谱的研究意义 7
1.4 国内外典型的事件相关知识库构建项目 8
1.5 事理图谱的相关技术 15
1.5.1 事理图谱的构建 15
1.5.2 事理图谱的表示学习 16
1.6 事理图谱的质量评估 16
1.6.1 人工评估 16
1.6.2 自动评估 17
1.7 事理图谱的应用价值 17
1.8 本章小结 19
参考文献 19
第2章 事理知识表示 21
2.1 知识表示 21
2.2 经典知识表示方法 23
2.2.1 一阶谓词逻辑 23
2.2.2 产生式规则 23
2.2.3 框架表示法 23
2.2.4 脚本 24
2.3 语义网中的知识表示方法 25
2.3.1 XML 26
2.3.2 RDF 28
2.3.3 RDFS 28
2.3.4 OWL 29
2.4 知识图谱的知识表示方法 31
2.4.1 知识图谱的图表示 31
2.4.2 知识图谱的分布式表示 32
2.5 事理图谱的知识表示方法 36
2.5.1 事理图谱的图表示 36
2.5.2 事理图谱的分布式表示 41
2.5.3 事理图谱中的事理知识表示方法 43
2.6 本章小结 45
参考文献 46
第3章 事件抽取 48
3.1 任务概述 48
3.1.1 任务定义 48
3.1.2 公开评测和相关语料资源 50
3.1.3 评价方法 52
3.2 限定域事件抽取 53
3.2.1 基于模式匹配的方法 53
3.2.2 基于统计机器学习的方法 57
3.2.3 基于深度学习的方法 61
3.3 开放域事件抽取 66
3.4 文档级事件抽取 69
3.5 自底向上的事件抽取系统介绍 72
3.6 本章小结 75
参考文献 75
第4章 事件模式自动归纳 79
4.1
展开全部
事理图谱:概念与技术 作者简介
丁效，哈尔滨工业大学教授、博士生导师、社会计算与信息检索研究中心副主任。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、事理图谱、因果推理。在TKDE、ACL、AAAI、IJCAI等人工智能领域的顶级国际期刊和会议上发表相关论文80余篇，承担国家部委项目、科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目课题、国家自然科学基金重点项目课题、面上项目、黑龙江省优青项目等多项省部级以上项目。获国家级教学成果二等奖，黑龙江省科学技术一等奖，黑龙江省科学技术二等奖，ACL 2024杰出论文奖，SemEval 2020国际语义评测“检测反事实陈述”任务第一名，入选2022年AI2000全球人工智能最具影响力学者、华为云AI名师奖等，担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会秘书长、黑龙江省中文信息处理重点实验室副主任等职务。 刘挺，哈尔滨工业大学计算学部主任兼计算机学院院长，长聘教授。国家“万人计划”科技创新领军人才，教育部新世纪优秀人才，十四五国家重点研发计划先进计算与新兴软件重点专项专家组成员，教育部人工智能科技创新专家组成员。黑龙江省中文信息处理重点实验室主任，黑龙江省“人工智能”头雁团队带头人。主要研究方向为人工智能、自然语言处理、智能教育和社会计算，是国家973课题、国家自然科学基金重点项目负责人。 秦兵，哈尔滨工业大学计算机学院长聘教授。哈尔滨工业大学社会计算与信息检索中心主任。中国中文信息学会理事、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任、国家重点基金项目负责人。多年来一直从事自然语言处理研究，主要研究方向：自然语言处理、知识图谱、文本挖掘、情感分析等。担任国内外多个著名会议的程序委员会主席和领域主席。入选2020年度人工智能全球女性及AI 2000人工智能最具影响力学者榜单。
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