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搜尋引擎、維基百科，龐大系統的建立，全部靠著系統化的人工智慧技術，而知識圖譜(Knowledge Graph, KG)就是這個技術的佼佼者。知識圖譜是一種大規模語義網路，已經成為大數據時代知識工程的代表性進展。這一次你不但可以知道最新技術的來龍去脈，更可以自己實作這個技術，並且熟知知識圖譜技術的發展及未來。 這是一本系統介紹知識圖譜概念、技術與實作的書。全書共5篇，由16章組成，力求涵蓋知識圖譜相關的基本概念與關鍵技術。 ►「基礎篇」介紹知識圖譜的基本概念、內涵與外延、歷史沿革、應用價值，以及相關的基礎知識。 ►「建置篇」重點介紹大規模高品質知識圖譜的自動化建置技術，涵蓋詞彙採擷、實體識別、關係取出及概念圖譜建置、百科圖譜建置、眾包建置與品質控制等專題。 ►「管理篇」系統地說明了知識圖譜建模與儲存、查詢與檢索，以及圖資料管理系統。 ►「應用篇」對於以知識圖譜為基礎的關鍵應用技術多作說明，包含搜尋與推薦、自然語言問答，以及以知識圖譜為基礎的自然語言了解。 ►「實作篇」介紹知識圖譜實作中的基本原則和有用實作，初步討論了知識圖譜實作中的開放性問題。 適合讀者群：從事技術和應用開發者、企業與企業智慧化的從業人員、電腦和人工智慧相關的師生或研究人員。
第1 篇 基礎篇 01 | 知識圖譜概述 1.1 知識圖譜的基本概念 1.2 知識圖譜的歷史沿革 1.3 知識圖譜的研究意義 1.4 知識圖譜的應用價值 1.5 知識圖譜的分類 02 | 基礎知識 2.1 概述 2.2 知識表示 2.3 機器學習 2.4 自然語言處理 第2 篇 建置篇 03 | 詞彙採擷與實體識別 3.1 概述 3.2 領域子句採擷 3.3 同義字採擷 3.4 縮略詞取出 3.5 實體識別 04 | 關係取出 4.1 概述 4.2 以模式為基礎的取出 4.3 以學習為基礎的取出 4.4 開放關係取出 05 | 概念圖譜建置 5.1 概述 5.2 isA 關係取出 5.3 isA 關係補全 5.4 isA 關係校正 06 | 百科圖譜建置 6.1 概述 6.2 以單源為基礎的百科圖譜建置 6.3 以多源為基礎的百科圖譜融合 07 | 知識圖譜的眾包建置 7.1 概述 7.2 知識型眾包的基本概念 7.3 知識型眾包研究的問題 7.4 基於眾包的知識圖譜建置與精化 08 | 知識圖譜的品質控制 8.1 概述 8.2 缺失知識的發現與補全 8.3 錯誤知識的發現與校正 8.4 過期知識的更新 第3 篇 管理篇 09 | 知識圖譜的建模與儲存 9.1 概述 9.2 知識圖譜的資料模型 9.3 知識圖譜的物理儲存 10 | 知識圖譜的查詢與檢索 10.1 概述 10.2 查詢語言：SPARQL 10.3 子圖查詢 10.4 其他查詢 11 | 圖資料管理系統 11.1 概述 11.2 知識圖譜與圖資料管理系統 11.3 圖資料管理系統的基本架構和設計原則 11.4 典型的圖資料管理系統 第4 篇 應用篇 12 | 基於知識圖譜的語言認知 12.1 概述 12.2 實體理解 12.3 概念理解 12.4 屬性理解 13 | 基於知識圖譜的搜尋與推薦 13.1 概述 13.2 基於知識圖譜的搜尋 13.3 基於知識圖譜的推薦 14 | 基於知識圖譜的問答 14.1 概述 14.2 基於範本的KBQA 14.3 基於圖模型的KBQA 14.4 基於深度學習的KBQA 第5 篇 實作篇 15 | 知識圖譜實作 15.1 概述 15.2 知識圖譜系統 15.3 知識圖譜專案 16 | 開放性問題 16.1 知識表示 16.2 知識取得 16.3 知識應用
作者簡介 肖仰華博士 復旦大學教授、博士生導師、復旦大學知識工廠實驗室創始人、上海市互聯網大數據工程技術中心副主任、多家企業高級顧問與首席科學家、知識圖譜前沿技術系列課程發起人、十多個國家/省市/企業研究獎項獲得者、三十多個國家/省市/企業研發項目負責人。在國際頂級學術會議與期刊（包括SIGMOD、VLDB、ICDE、IJCAI、AAAI、TKDE等）發表論文百餘篇，授權近20項知識圖譜專利。百餘次擔任國際/國內學術機構/會議的學術服務工作。領導構建了知識庫雲端服務平台(知識工廠平台kw.fudan.edu.cn)，發佈一系列知識圖譜，以API形式為數百家應用單位服務超過10億次。
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