面向知识库的智能问答技术 pdf下载

　　智能问答技术在人工智能和自然语言处理领域发挥着重要的作用。它将信息检索、知识表示和自然语言处理技术融合在一起，为智能推荐、网络客服等提供支持。全书共11章，分为3个部分：第1部分主要介绍知识库的构建，包括现有的知识库构建技术概况、基础知识、数据采集技术、数据处理、异构数据源实体对齐和面向知识图谱的知识推理；第2部分主要介绍智能问答技术，包括智能问答技术概况、基础知识和问句理解；第3部分主要介绍基于知识库的智能问答系统，包括答案检索和智能问答系统部署与演示。
　　《面向知识库的智能问答技术》适用于知识库构建、数据采集、知识抽取、智能问答等领域的研究和开发人员，对智能问答技术感兴趣的本科生和研究生也可以参考该书。

　　赵海兴，现任青海师范大学副校长、教授，博士生导师。入选国家“百千万人才工程计划”、教育部新世纪优秀人才、青海省****培养杰出人才，教育部“长江学者与创新团队”负责人，享受国务院政府特殊津贴专家；青海学者；国家重点研发计划项目负责人；省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室主任。主要从事图论及应用、图神经网络、藏文信息处理等方面的研究工作，主持完成国家重点研发计划项目1项、科技部973研究专项1项、国家自然科学基金项目6项，其中3项成果分别获青海省科技进步一等奖、二等奖、三等奖。发表论文100余篇，其中被SCI/EI收录80余篇。
　　
　　冶忠林，现任青海师范大学计算机学院教师、副教授，博士生导师，省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室专职科研人员，日本长崎综合科学大学客座研究员。2019年入选青海省“高端创新人才干人计划”拔尖人才，青海省“昆仑英才·高端创新创业人才”拔尖人才。2022年获得青海省普通高等学校青年教师“小岛奖励金”。主要研究方向为图神经网络、社会计算、机器翻译等，已发表学术论文70余篇，出版专著／教材5部，授权发明专利3项，实用新型专利S项，主持和参与国家级／省部级项目10余项，指导学生参加国家级／省部级竞赛获奖20余次。

第1部分 知识库构建
第1章 知识库构建技术概况
1．1 知识库构建背景及意义
1．2 知识库构建研究现状
1．2．1 大规模网络数据采集
1．2．2 网络信息抽取
1．2．3 RDF数据存储与查询技术
1．2．4 实体对齐研究
本章小结
第2章 知识库构建基础知识
2．1 RDF简介
2．2 SPARQL简介
2．3 开源爬取框架Scrapy
2．3．1 Scrapy框架简述
2．3．2 优缺点分析
2．4 NoSQL数据库MongoDB
2．5 图数据库介绍
本章小结
第3章 数据采集技术
3．1 数据源采集
3．1．1 数据选择依据
3．1．2 数据的采集格式
3．1．3 数据获取方式
3．2 数据集的挑战
3．2．1 目标数据的高速采集
3．2．2 目标网站的反爬取机制与速率限制
3．3 大规模数据采集系统的设计与实现
3．3．1 采集框架
3．3．2 数据采集系统的具体实现
3．4 代理IP信息获取
3．4．1 XPath表达式
3．4．2 代理IP获取方式
3．4．3 正则表达式获取
3．4．4 XPath模板生成
3．4．5 候选表达式
3．4．6 排序及抽取
3．4．7 信息验证
本章小结
第4章 数据处理
4．1 实体数据
4．1．1 网页内容抽取
4．1．2 RDF转化
4．2 信息抽取、转化、存储与查询的挑战
4．2．1 信息抽取与数据转化
4．2．2 信息的存储与查询
4．3 实体信息抽取与转化
4．3．1 信息抽取
4．3．2 数据转化
4．3．3 RDF数据规范化
4．4 数据存储和查询
4．4．1 整体框架
4．4．2 关键技术
4．5 非结构化知识抽取
4．5．1 实体关系抽取简介
4．5．2 面向非结构化数据的知识抽取
4．5．3 弱监督学习的关系抽取
4．5．4 NF-Tri-trairung弱监督关系抽取算法
本章小结
第5章 异构数据源实体对齐
5．1 实体对齐的研究方向
5．2 实体对齐算法简介
5．2．1 LCS算法
5．2．2 网络语义标签实体对齐算法
5．2．3 基于属性权重的实体对齐算法
5．3 基于主题模型的中文异构百科实体对齐方法
5．3．1 实体对齐框架
5．3．2 实体上下文建模
5．3．3 基于LCS的属性相似度计算
……
第2部分 智能问答技术
第3部分 基于知识库的智能问答系统
参考文献

　　世界上第一台通用计算机ENIAC于1946年2月问世，它的尺寸为长30.48m、宽6m、高2.4m，包括17468个真空管（电子管）和6000多个开关。它的计算速度达到每秒5000次加法或400次乘法，是使用继电器运行的机电式计算机运算速度的1000倍，更是手动计算方式的20万倍。到了1969年，互联网进入了人们的视野，给生活带来了巨大的变革，互联网时代也被誉为继工业革命之后的又一次重大变革。工业革命极大地提高了生产效率，使世界进入了一个快速发展阶段，而互联网则缩短了人与人之间的距离，彻底改变了人们的生产和生活方式。
　　移动互联网是在新时代背景下应运而生的产物，它不仅标志着一个新的时代，还因为它创造了大量信息，改变了人与信息的关系。随着移动互联网的持续发展，信息激增，数据价值不断攀升。据统计，1992年全人类每天产生约100GB的数据，而如今全球人口超过80亿，每人每天产生的数据量平均为1.5GB，一辆自动驾驶汽车会在一天内产生高达64TB的数据量。
　　过去，机器学习和人工智能领域主要关注算法的高效性，使其能在有限的数据基础上挖掘更多有价值的知识。因此，出现了半监督、弱监督、决策树等机器学习算法。然而，在如今庞大的数据背景下，云计算、大数据技术等新兴技术层出不穷，关注点转向如何高效处理海量数据。当前的研究认为，庞大的数据优势可以弥补数据匮乏导致的机器学习算法性能下降问题。即使是传统的机器学习算法，在海量数据上训练后，性能也相较过去有了很大提升。数据与知识是两个不同的概念：数据可能包含噪声和错误信息，而知识则是经过清洗后的干净数据。知识可用于各种机器学习任务，其中最常见的是智能问答领域。与传统基于数据检索答案的搜索引擎（返回常见网页）不同，现代搜索引擎不仅能返回相关网页，还能提供精确答案。这一进步标志着搜索引擎正向智能化检索迈进，具备了推理功能。
　　传统知识通常存储在关系型数据库中，而随着大数据技术的发展，现如今的知识更多地存储在非结构化知识库中。数据库与知识库有所区别，知识库为知识推理和展示提供了更全面的技术支持。当前的智能问答系统通常基于知识库检索答案，而不是传统基于文件系统的搜索引擎。智能问答系统的特点是返回精确答案，而非可能相关的网页或排序后的知识。在商城机器人客服等领域，智能问答系统已广泛应用，大大节省了人力资源。然而，构建智能问答系统是一项复杂工程，需要专业的大数据处理和自然语言处理知识。
　　为满足这一需求，本书从理论与工程实践角度全面介绍智能问答系统，旨在构建符合实际应用需求的智能问答系统。本书分为三部分：第1部分主要介绍知识库构建方法，涉及Web信息抽取、RDF数据存储与查询技术、实体对齐、知识推理等；第2部分重点讲解智能问答技术，包括主体识别与分类、谓词识别、问句元转换等；第3部分主要介绍基于知识库的智能问答系统，着重介绍结构化查询语句和查询模板，并在人物、电影、音乐、图书、游戏等应用领域进行测试与系统部署。
　　本书在赵海兴教授的积极组织与耐心指导下完成，全书力求结构完善，陈述简单朴实，语言通俗易懂。本书的撰写主要由冶忠林完成，润色、校对由李晓鑫完成，并特别致谢青海师范大学计算机学院房路升、李卓然、唐彦龙、崔宝阳、李晓鑫、汲颖等为本书的修改付出的努力。
　　本书出版得到了国家重点研发计划（2020YFC1523300）、青海省自然科学基金青年项目（2021-ZJ-946Q）、青海省创新平台建设专项（2020-ZJ-T02）、青海师范大学中青年科研基金项目（2020QZR007）的资助。