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出版者:人民卫生出版社

作者:王铁城

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2000-10-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787117037204

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学
• 互联网
• 医学信息学
• 健康信息技术
• 远程医疗
• 人工智能
• 大数据
• 医学工程
• 数字健康
• 生物信息学

书籍名称：数字时代的知识图谱构建与智能检索：面向多模态数据的深度融合与应用 --- 书籍简介： 本书深入探讨了在海量、异构数据成为常态的数字时代，如何系统性地构建高效、精准的知识图谱（Knowledge Graph, KG），并将其应用于下一代智能信息检索系统的核心技术。我们不再关注单一领域的应用场景，而是聚焦于跨学科、多模态信息集成与深度理解的通用方法论。 第一部分：知识图谱的理论基石与构建范式 本部分奠定了构建复杂知识图谱所需的基础理论框架。首先，我们详细阐述了传统符号逻辑与现代概率图模型在知识表示上的优势与局限性。接着，我们引入了知识图谱的本体论（Ontology）设计原则，重点分析了如何设计层次清晰、语义明确的Schema，以适应未来知识的动态扩展和演化需求。 在数据层面，本书着重介绍了异构数据源的融合策略。这包括对结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）以及非结构化数据（如文本、图像、音频）进行统一建模的方法。特别地，我们引入了面向大规模知识库的分布式存储与管理技术，讨论了图数据库（如Neo4j、JanusGraph）在处理高复杂度查询中的性能优化，以及基于Hadoop/Spark生态系统的数据清洗与抽取流水线设计。 知识抽取是构建KG的核心环节。本书超越了基础的关系抽取，深入讲解了基于深度学习的零样本与少样本知识抽取技术。这包括： 1. 实体识别与链接（NER/NEL）： 使用Transformer架构（如BERT、RoBERTa的变体）实现上下文感知的实体识别，并结合嵌入（Embedding）空间对实体进行消歧和链接到现有知识库。 2. 关系抽取（RE）： 详细对比了基于规则、监督学习和自监督学习的关系抽取方法，重点介绍如何利用预训练语言模型捕获长距离依赖关系和隐含关系。 3. 事件抽取与归纳： 针对复杂时间序列和多角色交互场景，提出了基于图神经网络（GNN）的事件框架构建方法，实现对复杂事件的精确捕获与结构化。 第二部分：知识图谱嵌入与推理机制 知识图谱的价值不仅在于存储信息，更在于其推理能力。本部分专注于如何将离散的符号知识转化为连续的向量表示，即知识图谱嵌入（KGE）。 我们系统性地梳理了KGE模型的发展脉络： 基于距离的模型： 深入分析TransE及其演变（如TransH、TransR），探讨其在处理对称性、反转关系时的优化。 基于语义匹配的模型： 详述基于张量分解（如RESCAL、ComplEx）和基于神经网络（如ConvE、ConvKB）的方法，着重分析卷积操作在捕捉实体-关系交互中的作用。 高阶结构与背景知识融合： 探讨如何将图的拓扑结构信息（邻居节点）与实体的文本描述信息进行有效融合，构建更富语义的联合嵌入表示。 在此基础上，本书探讨了知识图谱的自动推理与补全技术。我们不仅关注链接预测（Link Prediction），即发现缺失的关系，还侧重于属性推理和规则挖掘。这包括： 1. 基于嵌入的推理： 利用嵌入向量预测缺失的三元组。 2. 基于路径的推理： 利用GNN在图结构上传播信息，发现可靠的推理路径。 3. 可解释性推理： 介绍如何结合符号逻辑规则（如Horn子句）与神经推理模型，增强推理结果的可解释性和可靠性。 第三部分：面向多模态数据的知识图谱应用与智能检索 本书的重点突破在于知识图谱如何作为中枢，实现多模态数据的深度融合与智能检索。我们认为，单一模态的局限性使得信息获取效率低下，必须构建能统一理解文本、图像、视频内容的知识层。 1. 多模态知识表示学习： 我们详细介绍如何利用对比学习（如CLIP的思想）在共享的嵌入空间中对齐文本概念与视觉特征。重点分析了如何构建图文对齐的知识图谱，其中节点可以同时具有文本描述和对应的视觉锚点。 2. 视觉问答（VQA）与知识增强： 阐述如何利用知识图谱作为外部知识源，指导视觉推理模型，以回答需要常识或背景知识的复杂视觉问题。探讨了知识图谱在图像内容标注和视频事件检索中的结构化作用。 3. 下一代智能问答系统（QA）： 区别于简单的信息抽取式QA，本书聚焦于复杂推理式QA。我们设计了一种基于图遍历与语义解析的检索框架，该框架能够将自然语言查询转化为图查询语言（如Cypher），并利用知识图谱结构进行多跳推理，生成精准的、可追溯来源的答案。 4. 动态知识更新与持续学习： 知识是不断变化的。本书最后讨论了如何设计增量式知识图谱构建系统，利用流式数据监测知识的陈旧度，并运用持续学习（Continual Learning）策略，在不遗忘旧知识的前提下，高效地吸收新信息和修正错误信息。 目标读者： 本书适合计算机科学、人工智能、数据科学领域的科研人员、高级工程师，以及从事信息管理、知识工程和智能系统开发的高级学生和专业人士。它提供了一个从底层理论到前沿应用的全面、深入的指导，旨在帮助读者掌握构建下一代智能信息系统的核心技术栈。

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我必须承认，这本书的阅读门槛相当高，但一旦跨越了最初的适应期，收获将是几何级增长的。它不像市面上那些流行的畅销书那样迎合大众口味，它更像是一份写给未来工程师和思想家的“蓝图草稿”。我发现自己不得不频繁地停下来，查阅一些交叉学科的背景知识，这反而促成了一次知识的“主动重组”。特别是在探讨**信息熵与认知负荷之间的临界点**的那部分内容时，作者提供了一种极具创意的测量模型，远超我以往接触到的任何相关研究。它不仅描述了“是什么”，更深入地追问了“为什么会是这样”，并基于此提出了若干极具颠覆性的优化方案。这本书的语言风格时而如同严谨的科学论文，时而又像是充满激情的思想辩论，这种张弛有度的笔力，使得尽管内容深奥，阅读过程却始终保持着一种令人兴奋的张力。它真正激发了我去质疑现有规范，并尝试构建自己独立判断体系的欲望。

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这份阅读体验更像是一场漫长而曲折的探险，带领读者深入到人类认知边界的边缘。这本书的叙事风格非常独特，它不强求你接受任何既定的真理，而是像一位耐心的向导，在你面前铺陈出无数条可能的路径，让你自己去权衡利弊，去感受每条路上的风景。我印象最深的是其中关于**复杂适应性系统（CAS）如何模拟社会经济模型的章节**。作者巧妙地运用了蚁群算法和布谷鸟搜索策略的对比分析，展示了去中心化决策的内在逻辑与脆弱性。那种将宏大叙事与微观粒子行为联系起来的笔触，极富文学性，又兼具数学的冷峻。它迫使我跳出传统的线性思维框架，去拥抱那种看似混乱实则蕴含着深刻秩序的“涌现”现象。全书的节奏把握得极好，在技术细节的“高潮”之后，总会有一个哲学层面的“沉思”作为缓冲，避免了纯技术论述可能带来的枯燥感。这本书真正做到了将冰冷的代码语言，转化为富有温度和生命力的思考工具。

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如果用一个词来形容这本书带给我的感受，那便是“震撼”。它不仅仅是知识的堆砌，而是一种思维模式的彻底迁移。这本书仿佛拥有某种“时间旅行”的能力，它将我们从眼前的具体技术细节中抽离出来，放置在一个更宏大、更长远的历史坐标系中去审视一切。关于**分布式账本技术在去中心化自治组织（DAO）中的效能极限**的分析，简直是神来之笔。作者并未歌颂其去中心化的“美德”，而是冷峻地剖析了其在决策速度、共识维护以及信息不对称性方面的内在结构性矛盾。这种不偏不倚、直面核心问题的态度，是极其宝贵的。它迫使我思考，技术上的最优解，是否等同于社会层面的最优解。全书的论证过程行云流水，充满了构建与解构的辩证美学，读完后，感觉自己的认知雷达被重新校准了，对未来技术浪潮的感知力也随之提升了好几个档次。这是一本真正有能力改变你思考方式的书。

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这本书的价值，在于它提供了一种看待和解构当前技术图景的全新“透镜”。它不是一本教你如何操作某个软件或框架的“使用手册”，而更像是一部关于“底层原理”的百科全书，只不过这些原理是用未来视角的语言重新编码的。书中对**非确定性逻辑在决策制定中的应用**的剖析，简直是教科书级别的范例。作者没有回避传统算法的局限性，反而着重探讨了如何通过引入随机性和不完美性来提高系统的鲁棒性和适应性。我特别喜欢它在讨论“黑箱模型”时的那种审慎态度——既不盲目崇拜，也不轻易否定，而是客观地分析了其内部运作机制的不可解释性带来的伦理挑战。读完后，我感觉自己对于那些被我们习以为常的技术背后的复杂权衡，有了更深刻的同理心。这本书的排版和图表设计也值得称赞，那些复杂的流程图和网络拓扑结构被绘制得清晰明了，极大地降低了理解高难度概念的门槛。

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这本书的深度和广度令人惊叹，它仿佛是一部浓缩的现代科技史诗，将那些原本只存在于科幻小说中的概念，用一种令人信服且极具实操性的方式呈现在我们面前。我尤其欣赏作者在构建理论框架时所展现出的那种近乎偏执的严谨性。每一章的论证都像是用精密仪器搭建起来的结构，环环相扣，无可指摘。书中对**量子纠缠在数据传输中的潜在应用**的探讨，简直是打开了一个全新的思考维度。它没有停留在泛泛而谈的层面，而是深入到了物理层面的约束与突破，引人深思。读完后，我感觉自己对“信息”这个概念的理解都被彻底重塑了。特别是关于**超导材料在未来计算架构中的角色**那几页，作者似乎提前预见了未来十年技术发展的几个关键节点，其前瞻性令人拍案叫绝。这本书的文字密度非常高，需要反复咀嚼，但每一次回味，都能品出新的滋味，绝非那种快餐式的科普读物可以比拟。它要求读者具备一定的基础知识储备，但对于愿意投入精力的求知者来说，回报是巨大的，它提供的是一把通往更深层次理解的钥匙。

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