知識(shí)圖譜

第一章 概述
1．1 什么是知識(shí)圖譜
1．2 知識(shí)圖譜發(fā)展歷程
1．3 知識(shí)圖譜類型
1．4 知識(shí)圖譜生命周期
1．4．1 知識(shí)體系構(gòu)建
1．4．2 知識(shí)獲取
1．4．3 知識(shí)融合
1．4．4 知識(shí)存儲(chǔ)
1．4．5 知識(shí)推理
1．4．6 知識(shí)應(yīng)用
1．5 知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)
1．6 小結(jié)
第二章 知識(shí)表示
2．1 經(jīng)典知識(shí)表示理論
2．1．1 邏輯
2．1．2 語義網(wǎng)絡(luò)
2．1．3 框架
2．1．4 腳本
2．2 語義網(wǎng)中的知識(shí)表示方法
2．2．1 語義網(wǎng)表示方法
2．2．2 語義網(wǎng)知識(shí)描述體系
2．3 知識(shí)圖譜中的知識(shí)表示方法
2．3．1 表示框架
2．3．2 Freebase中的知識(shí)框架
2．4 知識(shí)圖譜的數(shù)值化表示方法
2．4．1 符號(hào)的數(shù)值化表示
2．4．2 文本的數(shù)值化表示
2．4．3 知識(shí)圖譜的數(shù)值化表示
2．5 小結(jié)
第三章 知識(shí)體系構(gòu)建和知識(shí)融合
3．1 知識(shí)體系構(gòu)建
3．1．1 人工構(gòu)建方法
3．1．2 自動(dòng)構(gòu)建方法
3．1．3 典型知識(shí)體系
3．2 知識(shí)融合
3．2．1 框架匹配
3．2．2 實(shí)體對齊
3．2．3 沖突檢測與消解
3．2．4 典型知識(shí)融合系統(tǒng)
3．3 小結(jié)
第四章 實(shí)體識(shí)別和擴(kuò)展
4．1 實(shí)體識(shí)別
4．1．1 任務(wù)概述
4．1．2 基于規(guī)則的實(shí)體識(shí)別方法
4．1．3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別——基于特征的方法
4．1．4 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別——基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
4．2 細(xì)粒度實(shí)體識(shí)別
4．2．1 任務(wù)概述
4．2．2 細(xì)粒度實(shí)體識(shí)別方法
4．3 實(shí)體擴(kuò)展
4．3．1 任務(wù)概述
4．3．2 實(shí)體擴(kuò)展方法
4．4 小結(jié)
第五章 實(shí)體消歧
5．1 任務(wù)概述
5．1．1 任務(wù)定義
5．1．2 任務(wù)分類
5．1．3 相關(guān)評(píng)測
5．2 基于聚類的實(shí)體消歧方法
5．2．1 基于表層特征的實(shí)體指稱項(xiàng)相似度計(jì)算
5．2．2 基于擴(kuò)展特征的實(shí)體指稱項(xiàng)相似度計(jì)算
5．2．3 基于社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體指稱項(xiàng)相似度計(jì)算
5．3 基于實(shí)體鏈接的實(shí)體消歧方法
5．3．1 鏈接候選過濾方法
5．3．2 實(shí)體鏈接方法
5．4 面向結(jié)構(gòu)化文本的實(shí)體消歧方法
5．5 小結(jié)
第六章 關(guān)系抽取
6．1 任務(wù)概述
6．1．1 任務(wù)定義
6．1．2 任務(wù)分類
6．1．3 任務(wù)難點(diǎn)
6．1．4 相關(guān)評(píng)測
6．2 限定域關(guān)系抽取
6．2．1 基于模板的關(guān)系抽取方法
6．2．2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法
6．3 開放域關(guān)系抽取
6．4 小結(jié)
第七章 事件抽取
7．1 任務(wù)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 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的事件抽取方法
7．3 開放域事件抽取
7．3．1 基于內(nèi)容特征的事件抽取方法
7．3．2 基于異常檢測的事件抽取方法
7．4 事件關(guān)系抽取
7．4．1 事件共指關(guān)系抽取
7．4．2 事件因果關(guān)系抽取
7．4．3 子事件關(guān)系抽取
7．4．4 事件時(shí)序關(guān)系抽取
7．5 小結(jié)
第八章 知識(shí)存儲(chǔ)和檢索
8．1 知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)
8．1．1 基于表結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)
8．1．2 基于圖結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)
8．2 知識(shí)圖譜的檢索
8．2．1 常見形式化查詢語言
8．2．2 圖檢索技術(shù)
8．3 小結(jié)
第九章 知識(shí)推理
9．1 知識(shí)圖譜中的典型推理任務(wù)
9．1．1 知識(shí)補(bǔ)全
9．1．2 知識(shí)問答
9．2 知識(shí)推理分類
9．2．1 歸納推理和演繹推理
9．2．2 確定性推理與不確定性推理
9．2．3 符號(hào)推理和數(shù)值推理
9．3 基于符號(hào)演算的推理
9．3．1 歸納推理：學(xué)習(xí)推理規(guī)則
9．3．2 演繹推理：推理具體事實(shí)
9．4 基于數(shù)值計(jì)算的推理
9．4．1 基于張量分解的方法
9．4．2 基于能量函數(shù)的方法
9．5 符號(hào)演算和數(shù)值計(jì)算的融合推理
9．6 常識(shí)知識(shí)推理
9．7 小結(jié)
第十章 知識(shí)問答與對話
10．1 自動(dòng)問答概述
10．2 知識(shí)問答
10．2．1 知識(shí)問答技術(shù)概述
10．2．2 基于語義解析的方法
10．2．3 基于搜索排序的方法
10．2．4 常用評(píng)測數(shù)據(jù)及各方法性能比較
10．3 知識(shí)對話
10．3．1 知識(shí)對話技術(shù)概述
10．3．2 任務(wù)導(dǎo)向型對話模型
10．3．3 通用對話模型
10．3．4 評(píng)價(jià)方法
10．4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)