内容简介

知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、 知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果， 展现了数据驱动的深度学习与符 号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。 本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义， 既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点， 也适合对人工智能感兴 趣的本科生和研究生作为入门读物。

图书目录

• 第1章：绪论

• 第2章：世界知识的表示学习

• 第3章：世界知识的自动获取

• 第4章：世界知识的计算应用

• 第5章：语言知识的表示学习

• 第6章：语言知识的自动获取

• 第7章：语言知识的计算应用

• 第8章：总结与展望