包邮知识图谱实战:构建方法与行业应用

目　　录
前言
基础篇
第1章　理解知识图谱　/　2
1.1　知识图谱概述　/　2
1.1.1　知识定义及分类　/　3
1.1.2　知识图谱定义　/　4
1.1.3　知识图谱分类　/　5
1.1.4　知识图谱发展阶段　/　8
1.2　知识图谱架构　/　8
1.2.1　构建方式　/　8
1.2.2　逻辑架构　/　9
1.2.3　技术架构　/　9
1.3　知识图谱现状　/　13
1.3.1　学术界研究现状　/　13
1.3.2　工业界应用现状　/　13
1.4　知识图谱应用场景　/　14
1.4.1　智能搜索　/　14
1.4.2　推荐系统　/　15
1.4.3　知识问答　/　15
1.4.4　推理决策　/　16
1.5　本章小结　/　16
构建篇
第2章　知识抽取　/　18
2.1　知识抽取概述　/　18
2.1.1　知识抽取的定义　/　19
2.1.2　知识抽取的任务　/　20
2.2　知识抽取的方法　/　26
2.2.1　面向结构化数据　/　26
2.2.2　面向半结构化数据　/　28
2.2.3　面向非结构化数据　/　30
2.3　知识抽取实例　/　37
2.3.1　Deepdive的安装
和配置　/　38
2.3.2　实验步骤　/　39
2.3.3　模型构建　/　47
2.4　本章小结　/　49
第3章　知识表示　/　50
3.1　知识表示概述　/　50
3.1.1　知识表示的定义　/　50
3.1.2　知识表示的任务　/　51
3.2　知识表示的方法　/　51
3.2.1　基于符号的知识表示　/　51
3.2.2　基于向量的知识表示　/　60
3.3　知识表示实例　/　64
3.3.1　环境配置　/　64
3.3.2　生成映射文件　/　65
3.3.3　将MySQL数据转为RDF
三元组　/　67
3.4　本章小结　/　68
第4章　知识融合　/　69
4.1　知识融合概述　/　69
4.1.1　知识融合的定义　/　70
4.1.2　知识融合的任务　/　70
4.2　知识融合的方法　/　73
4.2.1　本体对齐方法　/　73
4.2.2　实体对齐方法　/　77
4.3　知识融合实例　/　80
4.3.1　环境配置　/　81
4.3.2　预处理与匹配　/　81
4.3.3　结果评估　/　84
4.4　本章小结　/　85
第5章　知识存储　/　86
5.1　知识存储概述　/　86
5.1.1　知识存储的定义　/　86
5.1.2　知识存储的任务　/　87
5.2　知识存储的方法　/　89
5.2.1　基于关系型数据库的
知识存储　/　89
5.2.2　基于NoSQL的
知识存储　/　92
5.2.3　基于分布式的
知识存储　/　96
5.3　知识存储实例　/　98
5.3.1　使用Apache Jena
存储数据　/　98
5.3.2　使用Neo4j数据库
存储数据　/　98
5.4　本章小结　/　103
第6章　知识建模　/　104
6.1　知识建模概述　/　104
6.1.1　知识建模的定义　/　104
6.1.2　知识建模的任务　/　107
6.2　知识建模的方法　/　109
6.2.1　手工建模方法　/　109
6.2.2　半自动建模方法　/　113
6.2.3　本体自动建模方法　/　114
6.3　知识建模实例　/　116
6.3.1　创建项目实例　/　117
6.3.2　创建本体关系和属性　/　118
6.3.3　知识图谱可视化　/　120
6.4　本章小结　/　121
第7章　知识推理　/　122
7.1　知识推理概述　/　122
7.1.1　知识推理的定义　/　122
7.1.2　知识推理的任务　/　123
7.2　知识推理的方法　/　124
7.2.1　基于逻辑规则的推理　/　124
7.2.2　基于知识表示学习的推理　/　131
7.2.3　基于神经网络的推理　/　134
7.2.4　混合推理　/　136
7.3　知识推理实例　/　137
7.4　本章小结　/　139
第8章　知识评估与运维　/　140
8.1　知识评估与运维概述　/　140
8.1.1　知识评估概述　/　141
8.1.2　知识运维概述　/　142
8.2　知识评估与运维的任务　/　143
8.2.1　知识评估任务　/　143
8.2.2　知识运维任务　/　147
8.3　知识评估与运维流程　/　149
8.3.1　知识评估流程　/　149
8.3.2　知识运维流程　/　150
8.4　本章小结　/　151
实践篇
第9章　知识问答评测　/　154
9.1　知识问答系统概述　/　154
9.1.1　知识问答系统定义　/　155
9.1.2　知识问答问题分类　/　155
9.1.3　知识问答评测技术方案　/　157
9.2　自然语言知识问答评测　/　159
9.2.1　任务背景　/　159
9.2.2　数据分析　/　159
9.2.3　技术方案　/　160
9.2.4　任务结果　/　163
9.3　生活服务知识问答评测　/　164
9.3.1　任务背景　/　164
9.3.2　数据分析　/　164
9.3.3　技术方案　/　165
9.3.4　任务结果　/　168
9.4　开放知识问答评测　/　168
9.4.1　任务背景　/　168
9.4.2　数据分析　/　168
9.4.3　技术方案　/　169
9.4.4　任务结果　/　172
9.5　本章小结　/　172
第10章　知识图谱平台　/　173
10.1　知识图谱平台建设背景　/　173
10.2　知识图谱平台基本功能　/　175
10.3　AiMind知识图谱平台　/　175
10.3.1　数据管理　/　176
10.3.2　知识建模　/　180
10.3.3　知识抽取　/　185
10.3.4　知识融合　/　189
10.3.5　知识管理　/　191
10.3.6　知识应用　/　194
10.4　本章小结　/　196
第11章　智能搜索实践　/　197
11.1　智能搜索背景　/　197
11.2　智能搜索业务设计　/　198
11.2.1　场景设计　/　198
11.2.2　知识图谱设计　/　199
11.2.3　模块设计　/　200
11.3　数据获取与预处理　/　20