目　　錄
前言
基礎篇
第1章　理解知識圖譜　/　2
1.1　知識圖譜概述　/　2
1.1.1　知識定義及分類　/　3
1.1.2　知識圖譜定義　/　4
1.1.3　知識圖譜分類　/　5
1.1.4　知識圖譜發(fā)展階段　/　8
1.2　知識圖譜架構　/　8
1.2.1　構建方式　/　8
1.2.2　邏輯架構　/　9
1.2.3　技術架構　/　9
1.3　知識圖譜現(xiàn)狀　/　13
1.3.1　學術界研究現(xiàn)狀　/　13
1.3.2　工業(yè)界應用現(xiàn)狀　/　13
1.4　知識圖譜應用場景　/　14
1.4.1　智能搜索　/　14
1.4.2　推薦系統(tǒng)　/　15
1.4.3　知識問答　/　15
1.4.4　推理決策　/　16
1.5　本章小結　/　16
構建篇
第2章　知識抽取　/　18
2.1　知識抽取概述　/　18
2.1.1　知識抽取的定義　/　19
2.1.2　知識抽取的任務　/　20
2.2　知識抽取的方法　/　26
2.2.1　面向結構化數(shù)據(jù)　/　26
2.2.2　面向半結構化數(shù)據(jù)　/　28
2.2.3　面向非結構化數(shù)據(jù)　/　30
2.3　知識抽取實例　/　37
2.3.1　Deepdive的安裝
和配置　/　38
2.3.2　實驗步驟　/　39
2.3.3　模型構建　/　47
2.4　本章小結　/　49
第3章　知識表示　/　50
3.1　知識表示概述　/　50
3.1.1　知識表示的定義　/　50
3.1.2　知識表示的任務　/　51
3.2　知識表示的方法　/　51
3.2.1　基于符號的知識表示　/　51
3.2.2　基于向量的知識表示　/　60
3.3　知識表示實例　/　64
3.3.1　環(huán)境配置　/　64
3.3.2　生成映射文件　/　65
3.3.3　將MySQL數(shù)據(jù)轉為RDF
三元組　/　67
3.4　本章小結　/　68
第4章　知識融合　/　69
4.1　知識融合概述　/　69
4.1.1　知識融合的定義　/　70
4.1.2　知識融合的任務　/　70
4.2　知識融合的方法　/　73
4.2.1　本體對齊方法　/　73
4.2.2　實體對齊方法　/　77
4.3　知識融合實例　/　80
4.3.1　環(huán)境配置　/　81
4.3.2　預處理與匹配　/　81
4.3.3　結果評估　/　84
4.4　本章小結　/　85
第5章　知識存儲　/　86
5.1　知識存儲概述　/　86
5.1.1　知識存儲的定義　/　86
5.1.2　知識存儲的任務　/　87
5.2　知識存儲的方法　/　89
5.2.1　基于關系型數(shù)據(jù)庫的
知識存儲　/　89
5.2.2　基于NoSQL的
知識存儲　/　92
5.2.3　基于分布式的
知識存儲　/　96
5.3　知識存儲實例　/　98
5.3.1　使用Apache Jena
存儲數(shù)據(jù)　/　98
5.3.2　使用Neo4j數(shù)據(jù)庫
存儲數(shù)據(jù)　/　98
5.4　本章小結　/　103
第6章　知識建?！?　104
6.1　知識建模概述　/　104
6.1.1　知識建模的定義　/　104
6.1.2　知識建模的任務　/　107
6.2　知識建模的方法　/　109
6.2.1　手工建模方法　/　109
6.2.2　半自動建模方法　/　113
6.2.3　本體自動建模方法　/　114
6.3　知識建模實例　/　116
6.3.1　創(chuàng)建項目實例　/　117
6.3.2　創(chuàng)建本體關系和屬性　/　118
6.3.3　知識圖譜可視化　/　120
6.4　本章小結　/　121
第7章　知識推理　/　122
7.1　知識推理概述　/　122
7.1.1　知識推理的定義　/　122
7.1.2　知識推理的任務　/　123
7.2　知識推理的方法　/　124
7.2.1　基于邏輯規(guī)則的推理　/　124
7.2.2　基于知識表示學習的推理　/　131
7.2.3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡的推理　/　134
7.2.4　混合推理　/　136
7.3　知識推理實例　/　137
7.4　本章小結　/　139
第8章　知識評估與運維　/　140
8.1　知識評估與運維概述　/　140
8.1.1　知識評估概述　/　141
8.1.2　知識運維概述　/　142
8.2　知識評估與運維的任務　/　143
8.2.1　知識評估任務　/　143
8.2.2　知識運維任務　/　147
8.3　知識評估與運維流程　/　149
8.3.1　知識評估流程　/　149
8.3.2　知識運維流程　/　150
8.4　本章小結　/　151
實踐篇
第9章　知識問答評測　/　154
9.1　知識問答系統(tǒng)概述　/　154
9.1.1　知識問答系統(tǒng)定義　/　155
9.1.2　知識問答問題分類　/　155
9.1.3　知識問答評測技術方案　/　157
9.2　自然語言知識問答評測　/　159
9.2.1　任務背景　/　159
9.2.2　數(shù)據(jù)分析　/　159
9.2.3　技術方案　/　160
9.2.4　任務結果　/　163
9.3　生活服務知識問答評測　/　164
9.3.1　任務背景　/　164
9.3.2　數(shù)據(jù)分析　/　164
9.3.3　技術方案　/　165
9.3.4　任務結果　/　168
9.4　開放知識問答評測　/　168
9.4.1　任務背景　/　168
9.4.2　數(shù)據(jù)分析　/　168
9.4.3　技術方案　/　169
9.4.4　任務結果　/　172
9.5　本章小結　/　172
第10章　知識圖譜平臺　/　173
10.1　知識圖譜平臺建設背景　/　173
10.2　知識圖譜平臺基本功能　/　175
10.3　AiMind知識圖譜平臺　/　175
10.3.1　數(shù)據(jù)管理　/　176
10.3.2　知識建模　/　180
10.3.3　知識抽取　/　185
10.3.4　知識融合　/　189
10.3.5　知識管理　/　191
10.3.6　知識應用　/　194
10.4　本章小結　/　196
第11章　智能搜索實踐　/　197
11.1　智能搜索背景　/　197
11.2　智能搜索業(yè)務設計　/　198
11.2.1　場景設計　/　198
11.2.2　知識圖譜設計　/　199
11.2.3　模塊設計　/　200
11.3　數(shù)據(jù)獲取與預處理　/　201
11.3.1　環(huán)境搭建　/　202
11.3.2　數(shù)據(jù)獲取　/　202
11.3.3　知識抽取　/　203
11.3.4　知識存儲　/　206
11.4　基于Jena的知識推理　/　207
11.4.1　OWL推理　/　208
11.4.2　Jena規(guī)則推理　/　209
11.5　基于 Elasticsearch的
知識搜索　/　210
11.6　本章小結　/　216
第12章　圖書推薦系統(tǒng)實踐　/　217
12.1　推薦系統(tǒng)背景　/　217
12.2　圖書推薦業(yè)務設計　/　219
12.2.1　場景設計　/　219
12.2.2　知識圖譜設計　/　220
12.2.3　模塊設計　/　221
12.3　數(shù)據(jù)預處理　/　222
12.3.1　環(huán)境搭建　/　223
12.3.2　知識抽取　/　224
12.3.3　數(shù)據(jù)生成　/　225
12.3.4　知識表示　/　227
12.3.5　知識存儲　/　229
12.4　模型訓練與評估　/　231
12.4.1　模型訓練　/　231
12.4.2　模型評估　/　234
12.5　推薦結果呈現(xiàn)　/　235
12.6　本章小結　/　235
第13章　開放領域知識問答實踐　/　236
13.1　知識問答背景　/　236
13.2　知識問答業(yè)務設計　/　237
13.2.1　場景設計　/　237
13.2.2　知識圖譜設計　/　239
13.2.3　模塊設計　/　240
13.3　數(shù)據(jù)預處理　/　241
13.3.1　環(huán)境搭建　/　241
13.3.2　數(shù)據(jù)獲取　/　241
13.3.3　知識表示與存儲　/　242
13.4　問句識別及問答實現(xiàn)　/　246
13.4.1　實體識別與鏈接　/　246
13.4.2　向量建?！?　248
13.4.3　選取自動問答的答案　/　251
13.5　問答結果呈現(xiàn)　/　252
13.6　本章小結　/　254
第14章　交通領域知識問答實踐　/　255
14.1　交通領域背景　/　255
14.2　問答業(yè)務設計　/　256
14.2.1　場景設計　/　256
14.2.2　知識圖譜設計　/　257
14.2.3　模塊設計　/　258
14.3　數(shù)據(jù)預處理　/　259
14.3.1　環(huán)境搭建　/　259
14.3.2　數(shù)據(jù)生成　/　259
14.3.3　知識抽取　/　261
14.3.4　知識表示　/　262
14.3.5　知識存儲　/　262
14.4　知識問答系統(tǒng)實現(xiàn)　/　264
14.5　問答結果呈現(xiàn)　/　266
14.6　本章小結　/　267
第15章　汽車領域知識問答實踐　/　268
15.1　汽車領域背景　/　268
15.2　問答業(yè)務設計　/　269
15.2.1　場景設計　/　269
15.2.2　知識圖譜設計　/　270
15.2.3　模塊設計　/　273
15.3　數(shù)據(jù)預處理　/　274
15.3.1　環(huán)境搭建　/　275
15.3.2　數(shù)據(jù)導入　/　275
15.3.3　數(shù)據(jù)生成　/　277
15.3.4　知識抽取　/　279
15.3.5　知識推理　/　282
15.4　答案匹配與問答系統(tǒng)實現(xiàn)　/　284
15.4.1　答案匹配　/　284
15.4.2　問答系統(tǒng)實現(xiàn)　/　285
15.5　問答結果呈現(xiàn)　/　286
15.6　本章小結　/　288
第16章　金融領域推理決策實踐　/　289
16.1　金融決策背景　/　289
16.2　信貸反欺詐業(yè)務設計　/　290
16.2.1　場景設計　/　290
16.2.2　知識圖譜設計　/　291
16.2.3　模塊設計　/　291
16.3　數(shù)據(jù)預處理　/　292
16.3.1　環(huán)境搭建　/　292
16.3.2　數(shù)據(jù)生成　/　293
16.3.3　知識抽取　/　296
16.3.4　知識表示　/　298
16.3.5　知識存儲　/　298
16.4　推理決策實現(xiàn)　/　299
16.4.1　基于自定義規(guī)則的Jena
推理機的推理　/　300
16.4.2　基于SPARQL查詢語句
的推理　/　302
16.4.3　基于Jena本體模型
的推理　/　304
16.5　本章小結　/　307