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時序知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用
"本書著重從方法論角度對時序知識圖譜和靜態(tài)知識圖譜在構(gòu)建和應(yīng)用等方面進(jìn)行了詳細(xì)對比,并梳理了翻譯模型、張量分解模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、時序點(diǎn)過程模型等具有代表性的時序知識圖譜推理技術(shù)路線。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法,又引入了近年來在該領(lǐng)域研究中涌現(xiàn)出的新方法、新思路,力求兼顧內(nèi)容的基礎(chǔ)性和前沿性。同時,本書還融入了筆者多年來從事以自然語言處理和知識工程為核心的人工智能研究與應(yīng)用過程中對于知識圖譜和時序人工智能的機(jī)理內(nèi)涵理解與發(fā)展趨勢研判。
本書可供計算機(jī)、人工智能、信息處理、自動化、系統(tǒng)工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)的教師以及相關(guān)領(lǐng)域的研究人員和技術(shù)開發(fā)人員參考。"
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