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知识 图谱 与深度 学习 pdf百度 网盘 下载 地址?

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学习读物。

作者简介:
刘知远 清华 大学 计算机 系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和 社会 计算。 2011 年获得清华大学博士学位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇， 谷歌 学术 引用超过7 000次。博士论文曾被评为清华大学优秀博士学位论文、 中国 人工智能学会优秀博士学位论文。曾被评为清华大学优秀博士后，获得过中文信息学会青年 创新 奖，入选《麻省理工 科技 评论 》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单（MIT TR-35 China）、中国 科学 技术协会青年 人才 托举 工程 、中国计算机学会青年学者 提升 计划。多次担任ACL、EMNLP、COLING、IJCNLP等著名国际会议的领域主席。 韩旭 清华大学计算机系博士生，主要研究方向为 自然 语言 处理、知识图谱、信息抽取。在AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL等人工智... 刘知远 清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社 会计 算。2011年获得清华大学博士学位，已在ACL、IJCAI、AAAI等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文60余篇，谷歌学术引用超过7 000次。博士论文曾被评为清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文。曾被评为清华大学优秀博士后，获得过中文信息学会青年创新奖，入选《麻省 理工科 技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区榜单（MIT TR-35 China）、中国科学技术协会青年人才托举工程、中国计算机学会青年学者提升计划。多次担任ACL、EMNLP、COLING、IJCNLP等著名国际会议的领域主席。 韩旭 清华大学计算机系博士生，主要研究方向为 自然语言处理 、知识图谱、信息抽取。在AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL等人工智能领域的著名国际会议上发表多篇论文，是OpenKE、OpenNRE等 开源项目 的 开发 者之一。 孙茂松 清华大学计算机系长聘教授，清华大学人工智能研究院常务副院长，清华大学计算机学位评定分委员会主席。主要研究方向为自然语言理解、中文信息处理、Web智能、社会计算和计算 教育 学等。国家重点基础研究发展计划（“973”计划）首席 科学家 ，国家 社会科学 基金 重大 项目 首席专家。在重要国际刊物、国际会议、国内核心刊物上发表论文200余篇，谷歌学术引用9 000余次。 2013 年带领团队 成功 研制并发布了 全球 第1个向全社会免费开放的中文慕课平台“学堂在线”，目前注册 用户 已超过2 000万人。 2017 年领衔研制出“九歌”人工智能 诗歌 写作 系统，引起了社会关注。主要兼职包括教育部教学信息化与教学 方法 创新指导委员会副主任委员， 互联网 教育智能技术及应用国家工程实验室副主任，中国科学技术协会第九届全国委员会委员，中国中文信息学会第六届、第七届副理事长，《中文信息学报》主编。 2016 年获“全国优秀科技 工作 者”及“首都市民学习之星”称号。

目录:
第1 章绪论.1
第2 章 世界 知识的表示学习19
第3 章世界知识的自动获取70
第4 章世界知识的计算应用119
第5 章语言知识的表示学习147
第6 章语言知识的自动获取166
第7 章语言知识的计算应用195
第8 章总结与展望220

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