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内容大纲
唐卡是中国独县特色的绘画艺术，是珍贵的非物质文化遗产。本书将知识图谱、深度学习机器学习等计算机技术、理论和方法与唐卡数字化保护中的关键问题相结合，详细介绍了唐卡领域知识图谱构建中的关键技术、方法及其在智能问答系统与图像检索识别中的应用。 -
作者介绍
王铁君，博士，西北民族大学数学与计算机科学学院教授、博士生导师，美国芝加哥洛约拉大学访问学者。长期从事计算机科学与技术、文化遗产数字化保护专业和方向的教学与研究工作，发表学术论文40余篇，主持国家社会科学基金项、国家自然科学基金项等科研项目9项。 -
目录
第一章 绪论
第一节 选题的价值和意义
第二节 研究内容与思路
第三节 章节组织结构
第二章 唐卡数字化保护研究
第一节 唐卡传承与保护现状
第二节 唐卡数字化保护现状
第三节 唐卡数字化领域研究成果
第四节 存在的问题及发展趋势
第五节 本章小结
第三章 唐卡领域知识
第一节 唐卡介绍
第二节 唐卡领域知识特征分析及分类体系
第三节 唐卡图像资源管理系统的设计与实现
第四节 唐卡语料库系统的设计与实现
第五节 本章小结
第四章 知识图谱的概念及技术体系
第一节 知识图谱的定义
第二节 知识图谱的分类
第三节 知识图谱的现状
第四节 知识图谱的构建方法
第五节 知识图谱关键技术体系
第六节 知识图谱发展趋势及挑战
第七节 本章小结
第五章 唐卡领域知识图谱模式层构建
第一节 唐卡领域本体的模型设计及形式化表示
第二节 基于protege构建唐卡领域本体
第三节 唐卡领域本体的评价和分析
第四节 本章小结
第六章 唐卡领域本体推理研究
第一节 本体推理模型
第二节 基于OWL的唐卡领域本体逻辑推理
第三节 基于Jena的唐卡领域本体规则推理
第四节 本章小结
第七章 基于规则的唐卡领域实体及关系抽取
第一节 唐卡领域实体抽取问题分析
第二节 唐卡领域语料获取
第三节 半结构化数据中的实体及关系提取
第四节 本章小结
第八章 基于深度学习的实体及关系抽取关键理论
第一节 文本表示
第二节 主要深度神经网络模型
第三节 自注意力机制
第四节 本章小结
第九章 基于深度学习的唐卡领域实体及关系抽取
第一节 基于CNN的唐卡领域文本关系抽取
第二节 基于BERT-ACRNN的唐卡文本单标签关系分类
第三节 唐卡多标签关系分类
第四节 本章小结
第十章 唐卡领域知识图谱数据层构建
第一节 唐卡领域知识图谱数据层模型
第二节 知识获取
第三节 知识融合
第四节 知识图谱存储
第五节 本章小结
第十一章 基于多特征融合的唐卡图像识别方法
第一节 唐卡图像中目标对象的特征分析
第二节 唐卡图像中目标对象的特征提取
第三节 唐卡特征图像的分类与识别
第四节 实验结果及讨论
第五节 本章小结
第十二章 基于SVM的唐卡图像分类
第一节 SVM分类方法
第二节 SVM分类方法的改进
第三节 基于M-RBF核函数的唐卡图像分类
第四节 本章小结
第十三章 基于知识图谱的唐卡图像标注
第一节 自动图像标注
第二节 唐卡图像语义标注框架
第三节 唐卡图像标注方法研究
第四节 本章小结
第十四章 基于知识图谱的唐卡人物问答系统
第一节 问答系统研究现状
第二节 问答系统的关键技术
第三节 唐卡人物问答系统关键技术研究
第四节 基于知识图谱的唐卡人物问答系统设计与实现
第五节 本章小结
第十五章 总结与展望
第一节 总结
第二节 后续工作展望
参考文献
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