最近,语义技术和人工智能(AI)的结合为构建能够识别更精确结果的智能系统提供了新的技术。语义人工智能在知识图谱中处于这一创新发展的前沿,通过图形映射或基于语料库的本体学习,揭示了机器学习在扩展知识图谱中的作用。通过符号AI和统计AI的结合,如基于机器学习的实体提取、文本挖掘方法、语义知识图谱和相关推理能力,确保高效的结果。本书是首次探索语义人工智能和知识图谱的著作。内容涵盖了从神经符号AI、可解释AI和深度学习到知识发现与挖掘,以及知识表示与推理等多个主题。作为对人工智能和数据挖掘领域的研究人员和初学者学者的重要贡献,本书是对语义人工智能在知识图谱中的开创性探索。

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知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

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