王昊奋 漆桂林等创作的计算机网络小说《知识图谱:方法、实践与应用》,已更新章,最新章节:undefined。知识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。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图
知识图谱的技术流程 知识图谱方法论涉及知识表示、知识获取、知识处理和知识利用多个方面。一般流程为: 首先确定知识表示模型; 然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识; 接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升; 最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法,如语义搜索、...
本文主要来源于:主编王昊奋, 漆桂林, 陈华钧. 知识图谱:方法、实践与应用[M]. 电子工业出版社, 2019. 知识图谱表示:用什么语言对知识图谱… 阅读全文 cite space用中文文献,出的图可不可以是英文的? 学术点滴 唯一公众号:【学术点滴】 可以 阅读全文 ...
知识图谱概念与技术知识图谱方法实践与应用 电子工业出版社当当自营 进入店铺收藏店铺 商品详情 开本:16开 纸张:胶版纸 包装:平装-胶订 是否套装:否 国际标准书号ISBN:9787121366710 所属分类:图书>计算机/网络>计算机理论 本商品暂无详情。 价格说明 当当价:为商品的销售价,具体的成交价可能因会员使用优惠券、银铃铛...
知识图谱:方法、实践与应用电子书 知识图谱方法。系统阐述知识图谱的发展历史与基本概念,梳理知识图谱全生命周期技术,建立方法论思维。 知识图谱实践。囊括知识表示与建模、知识存储、知识抽取与挖掘、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答等,系统性介绍知识图谱技术。各章节提供典型源工具实践案例,提供相关工具、实验数据...
知识图谱方法论涉及知识表示、知识获取、知识处理和知识利用多个方面。一般流程为: 首先确定知识表示模型,然后根据数据来源选择不同的知识获取手段导入知识 接着综合利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术对构建的知识图谱进行质量提升, 最后根据场景需求设计不同的知知识访问与呈现方法,如语义搜索、问答交互、图谱可视化分...
知识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。《知识图谱:方法、实践与应用》系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。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...
知识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。本书系统地介绍知识图谱涉及的关键技术,如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。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...
在百分点的知识图谱构建应用中,法律百科概念词条领域实体,采用基于词典和规则的方法从文本中抽取实体类知识,具有更高的准确率;而抽取人名、地名、组织机构等,由于无法构建完整的词典且规则很难适应数据变化,采用基于序列标注的命名实体抽取模型BiLSTM-CRF 或者BERT-CRF 实现。