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内容大纲
本书围绕多源知识融合技术展开，系统地介绍了多源知识融合的基本概念、关键技术、应用场景和发展趋势。书中涵盖当前主流的多模态数据处理技术，这些技术能够实现跨模态信息检索，从而消除不同数据源之间的语义隔阂，促进知识的互通与共享。
本书首先详细讲解了文本、图像、信号和视频等不同模态数据的知识获取方法；然后重点探讨了多模态数据的语义表示与检索，以及多模态知识图谱的融合方法；最后探讨了多源知识融合技术在推荐系统、知识问答、辅助决策等前沿领域的应用及相关技术挑战与未来展望，并通过实际案例展示了多源知识融合技术如何赋能领域应用。
本书可以供从事多源知识研究和工程应用的专业技术人员参考，也可以作为高等院校相关专业本科高年级学生和研究生的参考用书。 -
作者介绍
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目录
第1章 多源知识融合概述
1.1 多源知识融合的应用背景
1.2 多源知识融合的相关技术
1.3 多源知识融合技术的应用
1.4 知识融合技术的发展前景
第2章 文本数据的知识获取
2.1 文本知识抽取任务的定义
2.1.1 实体识别的定义
2.1.2 关系抽取的定义
2.2 文本知识抽取的常用方法
2.2.1 实体识别的常用方法
2.2.2 关系抽取的常用方法
2.3 常用数据集
2.3.1 实体识别数据集
2.3.2 关系抽取数据集
2.4 技术挑战与未来展望
2.5 本章小结
参考文献
第3章 图像数据的知识获取
3.1 图像知识表征方法
3.1.1 传统的图像知识表征方法
3.1.2 基于深度神经网络的图像知识表征方法
3.2 图像知识抽取任务
3.2.1 目标检测
3.2.2 关键点检测
3.2.3 图像分割
3.2.4 图像生成
3.3 常用数据集
3.3.1 ImageNet数据集
3.3.2 COCO数据集
3.3.3 OpenImages数据集
3.3.4 MSTAR数据集
3.4 技术挑战与未来展望
3.5 本章小结
参考文献
第4章 信号数据的知识获取
4.1 信号数据的定义及特点
4.2 信号数据知识表征
4.2.1 传统的信号数据知识表征方法
4.2.2 基于深度神经网络的信号数据知识表征方法
4.3 信号数据知识抽取任务
4.3.1 信号分类
4.3.2 信号生成
4.3.3 长期预测
4.3.4 异常检测
4.3.5 语音识别
4.4 常用数据集
4.4.1 UCI-HAR数据集
4.4.2 SEED数据集
4.4.3 ETT数据集
4.4.4 SWaT数据集
4.4.5 LibriSpeech数据集
4.4.6 MTAD数据集
4.5 技术挑战与未来展望
4.6 本章小结
参考文献
第5章 视频数据的知识获取
5.1 视频知识的含义
5.2 视频内容知识抽取任务
5.2.1 时序动作分类
5.2.2 时序动作检测
5.3 高层语义分析任务
5.3.1 视频摘要生成与事件高亮片段检测
5.3.2 视频中的人物重识别与检索
5.3.3 视频中的人物关系识别
5.3.4 视频中的人物微表情分析
5.3.5 视频中的片段检索
5.4 常用数据集
5.4.1 视频动作分类数据集
5.4.2 时序动作检测数据集
5.4.3 视频检索数据集
5.5 技术挑战与未来展望
5.6 本章小结
参考文献
第6章 多模态数据的语义表示与检索
6.1 跨模态检索任务的核心概念
6.2 多模态数据的语义表示方法
6.2.1 实值表示学习
6.2.2 二值表示学习
6.3 跨模态检索方法
6.3.1 基于传统方法的跨模态检索
6.3.2 基于深度学习的跨模态检索
6.4 跨模态检索的数据集
6.4.1 NUS-WIDE数据集
6.4.2 COCO数据集
6.4.3 Flickr30k数据集
6.4.4 MUGE数据集
6.4.5 WuDaoMM数据集
6.5 跨模态检索的评估标准
6.5.1 mAP
6.5.2 Precision-Recall
6.5.3 Precision-TopK
6.5.4 Recall@K
6.6 跨模态检索任务的典型应用
6.6.1 跨模态食谱检索
6.6.2 跨模态人脸检索
6.7 技术挑战与未来展望
6.8 本章小结
参考文献
第7章 多模态知识图谱的融合
7.1 多源知识图谱融合的定义
7.2 多模态知识图谱融合方法
7.2.1 本体匹配
7.2.2 实体对齐
7.2.3 实体链接
7.2.4 真值发现
7.3 工具软件和评测数据集
7.4 技术挑战与未来展望
7.5 本章小结
参考文献
第8章 基于多模态知识的推荐系统
8.1 推荐系统和多模态推荐
8.1.1 推荐系统的任务定义
8.1.2 多模态推荐的任务定义
8.2 多模态推荐的特征提取
8.3 基于矩阵分解的多模态推荐
8.4 基于注意力网络的多模态推荐
8.5 基于图神经网络的多模态推荐
8.5.1 基于异质图融合的多模态推荐
8.5.2 基于同质图融合的多模态推荐
8.6 多模态推荐的模态融合
8.6.1 早期融合
8.6.2 晚期融合
8.6.3 中间融合
8.7 多模态推荐的常用数据集
8.8 技术挑战与未来展望
8.9 本章小结
参考文献
第9章 知识问答系统
9.1 基于流水线方法的知识问答系统
9.1.1 多源问题解析和查询生成
9.1.2 信息检索与答案生成
9.2 基于端到端方法的知识问答系统
9.2.1 基于表示学习的方法
9.2.2 基于深度学习的方法
9.2.3 基于知识的回复改写方法
9.3 知识问答系统的应用
9.3.1 多轮对话系统的设计方案
9.3.2 多轮对话系统的架构
9.3.3 多轮对话系统应用示例
9.4 知识问答系统的常用数据集
9.5 技术挑战与未来展望
9.6 本章小结
参考文献
第10章 基于多源知识的辅助决策系统
10.1 基于多源知识的推理与决策
10.1.1 基于规则的推理
10.1.2 基于表示学习的推理
10.1.3 基于知识的时空数据挖掘计算
10.1.4 基于时空知识图谱的异常挖掘
10.2 辅助决策系统在军事领域的应用实例
10.2.1 态势分析与预警
10.2.2 敌我事件发展趋势分析
10.2.3 重点目标全维画像与意图分析
10.2.4 基于多源知识图谱的情报分析
10.3 技术挑战与未来展望
10.4 本章小结
参考文献
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