书名：知识图谱：认知智能理论与实战  
定价：158.0  
ISBN：9787121432996  
版次：第1版  

内容提要：  

知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论——六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。*后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。

《知识图谱：认知智能理论与实战》既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融和人工智能等相关专业师生的参考资料和培训学校的教材。

目录：  

第1章  知识图谱概述0

1.1  从李白的《静夜思》开始2

1.2  什么是知识图谱3

1.3  DIKW模型6

1.4  从DIKW模型到知识图谱8

1.5  知识图谱技术体系9

1.5.1  知识图谱模式设计与管理11

1.5.2  知识图谱构建技术11

1.5.3  知识图谱存储技术13

1.5.4  知识图谱应用技术14

1.5.5  用户接口与界面17

1.6  知识图谱辨析17

1.6.1  知识图谱与自然语言处理18

1.6.2  知识图谱与图数据库20

1.6.3  知识图谱与语义网络20

1.6.4  知识图谱与搜索引擎21

1.6.5  知识图谱与深度学习21

1.7  知识图谱是人工智能进步的阶梯22

1.7.1  明鉴历史23

1.7.2  预见未来26

1.8  本章小结27

第2章  知识图谱模式设计30

2.1  知识图谱模式32

2.2  模式与本体35

2.2.1  本体35

2.2.2  模式与本体辨析37

2.3  本体概论38

2.3.1  本体的构成要素39

2.3.2  本体分类40

2.3.3  资源描述框架RDF41

2.3.4  网络本体语言OWL42

2.3.5  知名本体介绍44

2.4  模式设计的三大基本原则52

2.4.1  赋予一类事物合适的名字53

2.4.2  建立事物间清晰的联系54

2.4.3  明确、正式的语义表达55

2.5  六韬法56

2.5.1  场景58

2.5.2  复用59

2.5.3  事物63

2.5.4  联系65

2.5.5  约束67

2.5.6  评价71

2.6  模式设计的工程模型72

2.6.1  瀑布模型72

2.6.2  螺旋模型74

2.7  本章小结76

第3章  实体抽取78

3.1  实体、命名实体和实体抽取80

3.2  基于规则的实体抽取82

3.2.1  基于词典匹配的实体抽取方法83

3.2.2  编写正则表达式抽取实体84

3.2.3  基于模板的实体抽取方法85

3.3  如何评价实体抽取的效果88

3.4  传统机器学习方法91

3.4.1  概率图模型92

3.4.2  朴素贝叶斯模型93

3.4.3  *大熵模型95

3.4.4  隐马尔可夫模型100

3.4.5  条件随机场102

3.4.6  标记方法106

3.4.7  用CRF++进行实体抽取108

3.5  深度学习方法114

3.5.1  基于深度学习的通用实体抽取框架114

3.5.2  BiLSTM-CRF模型117

3.5.3  预训练模型用于实体抽取122

3.6  弱监督学习方法134

3.7  本章小结136

第4章  关系抽取138

4.1  关系和关系抽取140

4.2  基于规则的关系抽取方法145

4.2.1  词法分析与依存句法分析146

4.2.2  基于语法结构的关系抽取149

4.3  基于深度学习的关系抽取方法154

4.3.1  关系分类154

4.3.2  基于BERT的关系分类158

4.4  实体-关系联合抽取的方法161

4.4.1  实体-关系联合抽取方法162

4.4.2  基于片段预测的实体-关系联合抽取165

4.5  弱监督学习与关系抽取171

4.5.1  引导法171

4.5.2  远程监督174

4.5.3  弱监督学习与Snorkel176

4.5.4  Snorkel用于关系抽取179

4.6  本章小结184

第5章  知识存储186

5.1  数据与知识存储188

5.1.1  数据存储模型188

5.1.2  知识存储极简史189

5.2  图数据库模型193

5.2.1  属性图模型193

5.2.2  完整性约束196

5.2.3  事务、ACID与BASE200

5.2.4  查询语言202

5.3  JanusGraph分布式图数据库202

5.3.1  JanusGraph的存储模型205

5.3.2  JanusGraph的属性图模式209

5.3.3  事务和故障恢复220

5.3.4