知识工程技术及其应用--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

\"知识工程是人工智能的重要分支领域。本书围绕知识工程技术及其应用，对领域本体、时间本体与时间信息抽取、实体识别、实体关系获取、实体属性知识获取、描述流抽取以及知识评估进行了详细的论述。全书共分八章，沿着从知识表示到知识抽取、知识评估这一主线逐步展开，围绕相关应用，由浅入深，阐明相关概念和核心方法，为知识工程领域的从业人员了解相关知识表示和知识获取技术提供参考。本书可作为知识工程、人工智能等专业本科生及研究生的教学参考用书，也可作供研究院所从事知识工程、行业信息化领域的研发人员阅读参考。\"

作者简介

张春霞，博士，北京理工大学计算机学院副教授。研究方向包括知识工程、自然语言处理、机器学习以及社会计算等。博士毕业于中国科学院计算技术研究所。先后主持四项国家自然科学基金项目，主持“科技创新2030-新一代人工智能重大项目”中的课题一项(2020-2023)。参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重大项目、国防科技工业局、国家发展和改革委员会等多项科研项目。在国内外期刊和会议上发表论文50余篇，其中部分研究工作发表在IEEE T-KDE、KBS、ESWA和中国科学等期刊上。

第1章引言 1.1 研究背景 1.2 知识工程挑战 1.3 本书组织结构第2章领域本体 2.1 形式领域本体 2.2 领域知识获取本体 2.2.1 知识获取本体 2.2.2 知识获取本体表示 2.3 模式本体 2.3.1 模式本体分类 2.3.2 模式关系 2.3.3 模式操作 2.3.4 模式匹配 2.4 考古学领域本体 2.4.1 考古学领域形式本体 2.4.2 考古学知识表示 2.4.3 领域本体语义公理 2.5 数学课程本体 2.5.1 数学课程本体构建 2.5.2 数学课程知识图谱构建 2.6 本章小结第3章时间本体和时间信息抽取 3.1 中国时间本体框架 3.2 基础时间本体 3.2.1 时间系统 3.2.2 计时系统 3.2.3 计时本体 3.3 扩展中国时间本体 3.3.1 农历年表示和转换 3.3.2 农历月表示和转换 3.3.3 农历日表示和转换 3.3.4 时辰表示和转换 3.4 时间本体比较 3.5 时间本体应用 3.6 时间信息抽取 3.7 本章小结第4章实体识别 4.1 汉语分词 4.1.1 汉语分词研究现状 4.1.2 汉语分词形式化模型 4.2 领域概念获取 4.2.1 领域概念词汇获取准则 4.2.2 领域概念获取困难 4.2.3 领域概念词汇获取方法 4.3 术语定义抽取 4.3.1 术语定义抽取模型 4.3.2 定义抽取和评估 4.4 领域术语抽取 4.4.1 术语抽取方法

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