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| 內容簡介： |
本书分为四部分，*部分是知识图谱的基本信息，包括知识图谱概述、知识表示方法、存储和检索技术；第二部分是知识图谱的构建，包括知识框架的构建、实体和概念构建、关系构建、复杂关系构建；第三部分是知识图谱的应用，包括知识导航与可视化、知识推理、基于知识图谱的问答和对话、领域知识图谱的建立和应用；*后是总结与展望。
本书可作为从事或希望从事知识图谱工作的学生和工程师的自学教材，将配套丰富的开源代码和案例视频，使读者学完本书就能上手做项目。
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| 目錄：
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前辅文
一章 概述
1.1 什么是知识图谱
1.2 知识图谱发展历程
1.3 知识图谱类型
1.4 知识图谱生命周期
1.4.1 知识体系构建
1.4.2 知识获取
1.4.3 知识融合
1.4.4 知识存储
1.4.5 知识推理
1.4.6 知识应用
1.5 知识图谱与深度学习
1.6 小结
二章 知识表示
2.1 经典知识表示理论
2.1.1 逻辑
2.1.2 语义网络
2.1.3 框架
2.1.4 脚本
2.2 语义网中的知识表示方法
2.2.1 语义网表示方法
2.2.2 语义网知识描述体系
2.3 知识图谱中的知识表示方法
2.3.1 表示框架
2.3.2 Freebase中的知识框架
2.4 知识图谱的数值化表示方法
2.4.1 符号的数值化表示
2.4.2 文本的数值化表示
2.4.3 知识图谱的数值化表示
2.5 小结
三章 知识体系构建和知识融合
3.1 知识体系构建
3.1.1 人工构建方法
3.1.2 自动构建方法
3.1.3 典型知识体系
3.2 知识融合
3.2.1 框架匹配
3.2.2 实体对齐
3.2.3 冲突检测与消解
3.2.4 典型知识融合系统
3.3 小结
四章 实体识别和扩展
4.1 实体识别
4.1.1 任务概述
4.1.2 基于规则的实体识别方法
4.1.3 基于机器学习的实体识别——基于特征的方法
4.1.4 基于机器学习的实体识别——基于神经网络的方法
4.2 细粒度实体识别
4.2.1 任务概述
4.2.2 细粒度实体识别方法
4.3 实体扩展
4.3.1 任务概述
4.3.2 实体扩展方法
4.4 小结
五章 实体消歧
5.1 任务概述
5.1.1 任务定义
5.1.2 任务分类
5.1.3 相关评测
5.2 基于聚类的实体消歧方法
5.2.1 基于表层特征的实体指称项相似度计算
5.2.2 基于扩展特征的实体指称项相似度计算
5.2.3 基于社会化网络的实体指称项相似度计算
5.3 基于实体链接的实体消歧方法
5.3.1 链接候选过滤方法
5.3.2 实体链接方法
5.4 面向结构化文本的实体消歧方法
5.5 小结
六章 关系抽取
6.1 任务概述
6.1.1 任务定义
6.1.2 任务分类
6.1.3 任务难点
6.1.4 相关评测
6.2 限定域关系抽取
6.2.1 基于模板的关系抽取方法
6.2.2 基于机器学习的关系抽取方法
6.3 开放域关系抽取
6.4 小结
七章 事件抽取
7.1 任务概述
7.2 限定域事件抽取
7.2.1 基于模式匹配的事件抽取方法
7.2.2 基于机器学习的事件抽取方法
7.3 开放域事件抽取
7.3.1 基于内容特征的事件抽取方法
7.3.2 基于异常检测的事件抽取方法
7.4 事件关系抽取
7.4.1 事件共指关系抽取
7.4.2 事件因果关系抽取
7.4.3 子事件关系抽取
7.4.4 事件时序关系抽取
7.5 小结
八章 知识存储和检索
8.1 知识图谱的存储
8.1.1 基于表结构的存储
8.1.2 基于图结构的存储
8.2 知识图谱的检索
8.2.1 常见形式化查询语言
8.2.2 图检索技术
8.3 小结
九章 知识推理
9.1 知识图谱中的典型推理任务
9.1.1 知识补全
9.1.2 知识问答
9.2 知识推理分类
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