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2020 年，人工智能技術進入更加廣闊的落地期，你一定需要這本深入淺出的 “知識圖譜” 書籍。

知識圖譜（ Graph ）以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系，將信息時代各式各樣的信息表達成更接近人類認知世界的形式，提供了一種更好地組織、管理和理解的能力。知識圖譜給互聯(lián)網(wǎng)語義搜索帶來了新的驅動力，同時也在自然語言處理的各種應用中顯示了強大威力，已經成為互聯(lián)網(wǎng)知識驅動的智能應用的基礎設施。知識圖譜、大數(shù)據(jù)、深度學習一起，成為信息時代人工智能發(fā)展的核心驅動力之一。

知識圖譜技術是指知識圖譜建立和應用的技術，是融合機器學習、認知計算、知識表示與推理、信息檢索與抽取、自然語言處理、語義 Web 、數(shù)據(jù)挖掘等方向的交叉研究。知識圖譜技術的核心內容包括知識抽取與構建，知識表示，知識推理，知識存儲和查詢，知識圖譜應用等。

作為人工智能領域的重要方向之一，目前知識圖譜技術已在醫(yī)療、教育、金融、證券投資、推薦等多個領域廣泛應用，并發(fā)揮著重要價值。

在最新出版的《人工智能：知識圖譜前沿技術》一書中，清華大學計算機系教授朱小燕等作者從知識和知識圖譜的基本概念和模型出發(fā)，著重介紹了近代知識圖譜相關技術的發(fā)展情況，特別是大規(guī)模數(shù)據(jù)、人工神經元網(wǎng)絡，以及深度學習背景下有關知識表示、知識圖譜構建、知識推理和知識應用等方面的前沿算法與模型。

章節(jié)介紹

本書內容具有深入淺出、針對性高、時效性強等特點，能夠幫助讀者在了解知識圖譜基本概念的基礎上，近距離接觸知識圖譜領域最新研究成果，可作為相關領域學生與研究人員的良好參考與輔助。

以下為主要章節(jié)：

第一章 緒論

介紹知識與知識圖譜的定義，敘述知識圖譜的發(fā)展歷史以及基本技術路線，對知識圖譜的相關主要研究內容做概括性描述。

第二章 傳統(tǒng)知識表示與建模

知識只有能夠在合理的表示形式之下才能夠滿足人能夠懂，機器也能夠懂，才能夠滿足認知智能研究基礎的需要。本章從知識表示基本的概念出發(fā)，介紹了歷史上一些傳統(tǒng)的知識表示方法，這些知識表示方法在人工智能發(fā)展的歷史上起到了重要的作用，也深刻影響著知識圖譜的發(fā)展。

第三章 現(xiàn)代文本表示學習

文本的表示學習是知識表示學習的基礎。尤其是在當前深度學習的大背景下，通過基于神經網(wǎng)絡的分布表示，把文本映射到一個低維度的稠密空間，有效地捕捉了文本內部各層次的語義信息。本章介紹了一些經典的文本表示學習的算法與模型。

第四章 現(xiàn)代知識表示與學習

知識表示學習是近幾年有顯著發(fā)展的一個研究分支，主要討論如何借鑒機器學習新理論與方法，實現(xiàn)知識圖譜構建，通過學習的方法完成知識的表示。本章論述了現(xiàn)代知識圖譜表示學習的三大流派：幾何嵌入法、神經網(wǎng)絡方法和結合文本的表示方法。有效的知識表示對于知識構建，知識推理有著非常重要的作用。

第五章 知識圖譜的構建

知識圖譜的構建是知識圖譜研究的核心問題之一。尤其是在近代如何在互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，從海量網(wǎng)絡信息中獲取知識是非常重要的研究課題。現(xiàn)代知識圖譜的構建研究的是如何從結構化醫(yī)療智能問答系統(tǒng)的作用，半結構化以及結構化的海量數(shù)據(jù)中把知識抽取出來，并形成合理的知識圖譜。本章主要針對知識圖譜構建的三個重要任務分別進行介紹：命名實體識別，命名實體鏈接和命名實體關系抽取，特別側重了相關任務基于深度學習方法。

第六章 知識推理

知識推理是知識在人工智能學科地位的主要表現(xiàn)，也是知識應用的靈魂與橋梁。知識推理旨在已有知識圖譜的基礎上進一步挖掘隱含的知識與規(guī)則。本章概要介紹了知識推理的一般概念，并針對當前流行的知識圖譜推理方法進行了詳細的闡述。

第七章 知識圖譜的應用