大数据环境下基于知识整合的语义计算技术与应用

附录 术语

6.4 本章小结

6.3 知识作为神经网络的约束

6.2 知识作为神经网络的输入

6.1 知识图谱与深度学习的研究与应用

第6章 知识整合的前世今生

5.5 本章小结

5.4 应用案例

5.3 基于差分进化算法的语义计算

5.2 基于特征的有监督学习模型

5.1 差分进化算法

第5章 基于差分进化算法的单词语义相似度计算

4.5 本章小结

4.4 应用案例

4.3 多语义属性的融合模型

4.2 向量的特征融合

4.1 概念向量的构建

第4章 基于多语义融合的单词语义相似度计算

3.5 本章小结

3.4 应用案例

3.3 结合IC与路径距离的混合式计算方法

3.2 概念的语义继承关系和结构属性

3.1 计算方法的分类

第3章 基于IC加权最短路径的概念语义相似度计算

2.5 本章小结

2.4 基于向量空间的单词语义相似度

2.3 文本的表示学习

2.2 基于图结构的概念语义相似度

2.1 语义资源

第2章 语义相似度计算的相关理论

1.4 本书主要内容与创新

1.3 相关理论的演变与现状

1.2 语义相似度

1.1 语义计算

第1章 引论

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

第1章 引论

1.1 语义计算

1.2 语义相似度

1.3 相关理论的演变与现状

1.4 本书主要内容与创新

第2章 语义相似度计算的相关理论

2.1 语义资源

2.2 基于图结构的概念语义相似度

2.3 文本的表示学习

2.4 基于向量空间的单词语义相似度

2.5 本章小结

第3章 基于IC加权最短路径的概念语义相似度计算

3.1 计算方法的分类

3.2 概念的语义继承关系和结构属性

3.3 结合IC与路径距离的混合式计算方法

3.4 应用案例

3.5 本章小结

第4章 基于多语义融合的单词语义相似度计算

4.1 概念向量的构建

4.2 向量的特征融合

4.3 多语义属性的融合模型

4.4 应用案例

4.5 本章小结

第5章 基于差分进化算法的单词语义相似度计算

5.1 差分进化算法

5.2 基于特征的有监督学习模型

5.3 基于差分进化算法的语义计算

5.4 应用案例

5.5 本章小结

第6章 知识整合的前世今生

6.1 知识图谱与深度学习的研究与应用

6.2 知识作为神经网络的输入

6.3 知识作为神经网络的约束

6.4 本章小结

附录 术语