包邮唐卡领域知识图谱构建及应用

**章绪论(1) **节选题的价值和意义( 1) 第二节研究内容与思路(6 ) 第三节章节组织结构(9) 第二章唐卡数字化保护研究(12) **节唐卡传承与保护现状(12) 第二节唐卡数字化保护现状(14) 第三节唐卡数字化领域研究成果(17) 第四节存在的问题及发展趋势 25 第五节本章小结 (29) 第三章唐卡领域知识 (30) **节唐卡介绍30 第二节唐卡领域知识特征分析及分类体系 (34) 第三节唐卡图像资源管理系统的设计与实现(40) 第四节唐卡语料库 系统的设计与实现 (45) 第五节本章小结(59) 第四章知识图请的概念及技术体系60 **节知识图谱的定义60 第二节知识图谱的分类(62) 第三节知识图谱的现状(67) 第四节知识图谱的构建方法(70) 第五节知识图谱关键技术体系(73) 第六节知识图谱发展 趋势及挑战(84) 第七节本章小结86 第五章唐卡领城知识图谮 模式层构建87 **节唐卡领城本体的模型设计及形式化表示(88) 第二节基于prolege构建唐卡领域本体(95) 第三节唐卡领域本体的评价和分析(100) 第四节本章小结 (103) 第六章唐卡领域本体推理研究(104) **节本体推理模型104 第二节基于OWL的唐卡领域本体逻辑推理 (112) 第三节基于Jena的唐卡领域本体规则推理 (115) 第四节本章小结 (125) 第七章基于规则的唐卡领域实体及关系抽取 (127) **节唐卡领域实体抽取问题分析 (127) 第二节一唐卡领域语料获取129 第三节半结构化数据中的实体及 关系提取 (132) 第四节本章小结(138) 第八章店于保度学习的实体及关系仙取关键理论(139) **节文本表示139 第二节主要深度神经网络模型(144) 第三节自注意力机制 149 第四节本章小结151 第九章基于深度学 习的唐卡领城实体及关系抽取 (152) **节基于 CNN的唐卡领域文本关系抽取 (152) 第二节基于BERT-ACRNN的唐卡文本单标签关系分类 (158) 第三节唐卡多标签关系分类(164) 第四节本章小结 173 第十章唐卡领域知识图谱数据层构建(175) **节唐卡领域知识图谱数据层模型 (175) 第二节知识获取(175) 第三节知识融合 (177) 第四节知识图谱存储(178) 第五节本章小结(185) 第十一章基于多特 征融合的唐卡图像识别方法 (186) **节唐卡图像中目标对象的特征分析 (186) 第二节唐卡图像中目标对象的特征提取 (189) 第三节唐卡特征图像的分类与识别 (201) 第四节实验结果及讨论(205) 第五节本章小结(209) 第十二章基于SVM 的唐卡图像分类(209) **节SVM分类方法209 第二节SVM 分类方法的改进(211) 第三节基于M-RBF核函数的唐卡图像分类(216) 第四节本章小结(222) 第十三章基于知识图讲的唐卡图像标注 (224) **节自动图像标注 (224) 第二节唐卡图像语义标注框架(232) 第三节唐卡图像标注方法研究(233) 第四节本章小结(240) 第十四章 基于知识图谱的唐卡人物问答系统(241) **节问答系统研究现状 (242) 第二节问答系统的关键技术 (244) 第三节唐卡人物问答系统关键技术研究249 第四节基于知识图谱的唐卡人物问答系统设计与实现 (265) 第五节本章小结 (269) 第十五章总结与展望(271) **节总结(271) 第二节后续工作展望(273) 参考文献(276)