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醉染图书知识森林:理论、方法与实践9787030671813
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前言章 引言 11.1 知识碎片化问题 11.2 现有知识组织模型 21.2.1 主题图 21.2.2 知识图谱 31.3 本书的组织结构 5第2章 知识森林模型 72.1 知识森林的形式化表示 72.2 知识森林的语义模型 9. 知识森林的存储模型 112.4 小结 13第3章 主题分面树生成 143.1 知识主题分面树 143.1.1 知识主题与分面的概念 143.1.2 主题分面树以及主题、分面间的联系 153.2 主题分面联合抽取 173.2.1 流水线式抽取的局限 173.2.2 候选主题与分面抽取算法 193.. 主题分面联合抽取算法 243.2.4 测试验 273.3 分面间上下位关系抽取 303.3.1 国内外相关研究 303.3.2 与传统上下位的区别和联系 323.3.3 基于Motif的分面间上下位关系抽取算法 333.3.4 测试验 363.4 小结 37第4章 学习依赖关系抽取 384.1 国内外相关研究 384.2 学习依赖关系的特征分析 404.2.1 学习依赖关系的局部 404.2.2 术语分布的非对称 414.3 拓扑与文本特征相结合的学习依赖关系挖掘 434.3.1 文本关联挖掘 444.3.2 候选知识主题对生成 444.3.3 学习依赖关系判别 454.3.4 分布系数??的分析 464.4 端到端的学习依赖关系挖掘 474.4.1 文本中术语及关系抽取 494.4.2 学习依赖关系判别 514.4.3 测试验 524.5 小结 55第5章 知识碎片向分面树的映 565.1 文本知识碎片的映 565.1.1 问题与挑战 565.1.2 国内外相关研究 575.1.3 文本分割与分面映联合学习模型 615.1.4 测试验 665.2 图像知识碎片的映 705.2.1 国内外相关研究 715.2.2 小样本图像知识碎片映模型 725.. 测试验 775.2.4 未来示意图映的挑战 795.3 小结 82第6章 知识森林导学 836.1 学习路径规划 836.2 可对比知识主题生成 856.2.1 国内外相关研究 866.2.2 可对比知识主题生成框架 876.. 可对比知识主题匹配算法 896.3 基于嵌入学习的知识碎片检索 926.3.1 现有的知识碎片检索方法 926.3.2 基于嵌入学习的知识碎片检索方法 946.3.3 测试验 1026.3.4 未来知识森林碎片检索挑战 1046.4 知识碎片检索的why-not问题 1056.4.1 why-not问题概述 1056.4.2 基于嵌入表示的why-not问题解释模型 1066.4.3 测试验 1116.5 小结 114第7章 知识森林可视化 1167.1 概述 1167.2 2D可视化 1167.2.1 国内外相关研究 1167.2.2 主题分面树绘制算法 1227.. 认知关系布局算法 1267.2.4 知识森林圆形布局交互方法 1327.2.5 原型系统及用户评测 1397.3 AR交互场景可视化 1427.3.1 整体框架 1437.3.2 场景判别和课程判别方法 1447.3.3 知识主题实时跟踪方法 1467.3.4 分面树与沙盘的自动绘制算法 1467.3.5 导航学习路径方法 1507.3.6 ARKF系统使用场景展示 1527.4 小结 156参考文献 157
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