知识表示与推理

内容简介

本书聚焦于知识表示与推理，围绕经典知识表示、知识图谱、知识体系构建和知识融合、实体识别和扩展、实体消歧、关系抽取、事件抽取、知识存储和检索、经典知识推理、确定性推理与不确定性推理、数值推理、知识问答与对话等展开介绍。每章对多个相关研究方向的发展进程进行系统的、多维度的梳理，注重介绍传统知识工程的思想和理论，以及机器学习和深度学习在知识表示与推理各个环节中应用的技术和方法，从而使读者能够了解知识表示与推理的发展脉络，激发研究兴趣，思考核心问题，领悟发展方向。本书既可作为高等院校人工智能、数据科学与大数据技术等专业本科生的必修课教材，也可作为计算机科学与技术、电子信息等专业硕士研究生的选修课教材，还可作为人工智能、数据科学等相关领域从业者的参考用书。