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| 随着人工智能技术在各领域的深入渗透，知识图谱与大模型作为关键技术，备受关注。大模型具备强大的自然语言处理能力，知识图谱则擅长结构化知识管理，但二者在单独应用时均存在局限性。为帮助读者深入理解这两项技术及其融合价值，本书系统梳理理论、技术与应用，为人工智能领域的探索提供专业参考。本书共分六章。第一章概述知识图谱与大模型的定义、发展历程、典型应用及面临的挑战，点明二者融合的意义。第二章至第三章分别深入讲解知识图谱与大模型的基础知识，包括知识图谱的表示、构建、存储、融合与推理，以及大模型的训练、优化和应用工程等内容，夯实理论基础。第四章阐述大模型如何增强知识图谱，从知识表示、抽取、补全到推理提升其性能，并结合互联网领域案例展示实践成果；第五章探讨知识图谱增强大模型的方法，如知识引导微调、推理增强与可解释性提升，以司法、文献等领域案例说明应用效果。第六章聚焦二者协同，剖析协同概念、模式，通过企业决策、智能导览等案例展现协同应用价值。本书可作为高校师生学习人工智能相关课程的教材，助力深化专业认知；也适合人工智能的科研技术者，助其掌握前沿技术；同时还适用于人工智能企业管理者，为其提供技术决策参考。 |
| 赵帅，教授，北京邮电大学博士生导师，入选;北京市科技新星计划、;全国博士后基金优秀资助者、;北京邮电大学1551托举人才计划。 |
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