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知识图谱与深度学习 刘知远,韩旭,孙茂松 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
知识图谱与深度学习
"知识就是力量,人工智能想要让计算机像人一样思考,同样需要知识的力量。计算机实现人工智能需要哪些知识,这些知识要如何表示、获取、计算以及使用,都是人工智能的重要研究课题。知识图谱作为人类知识结构化形成的知识系统,是人工智能研究和智能信息服务的基础核心技术,被广泛应用于搜索引擎、问答系统、智能对话系统以及个性化推荐等知识驱动的领域。 为了更好地向读者阐述知识智能方面的近期新研究成果,作者整理出版了这部专著。本书内容包括语言知识和世界知识两种类型知识,以及这两类知识在表示学习、自动获取与计算应用方面的近期新探索。作为数据智能与知识智能的前沿研究方向,知识图谱与深度学习的融合互动是人工智能的重要发展趋势,本书对此做了全面梳理。作者希望能够得到业内专家指正,也希望能够吸引更多志同道合之士,共同探讨未来专业发展方向。"
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统,是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统,如何有效用于机器学习算法,面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来,以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果,展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义,既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点,也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。
"刘知远 清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011年获得清华大学博士学位,已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的有名国际期刊和会议发表相关论文60余篇,谷歌学术引用超过7 000次。博士论文曾被评为清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文。曾被评为清华大学优秀博士后,获得过中文信息学会青年创新奖,入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单(MIT TR-35 China)、中国科学技术协会青年人才托举工程、中国计算机学会青年学者提升计划。多次担任ACL、EMNLP、COLING、IJCNLP等有名国际会议的领域主席。 韩旭 清华大学计算机系博士生,主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、信息抽取。在AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL等人工智能领域的有名国际会议上发表多null
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