知識(shí)森林：理論、方法與實(shí)踐

目錄
前言
第1章 引言 1
1.1 知識(shí)碎片化問題 1
1.2 現(xiàn)有知識(shí)組織模型 2
1.2.1 主題圖 2
1.2.2 知識(shí)圖譜 3
1.3 本書的組織結(jié)構(gòu) 5
第2章 知識(shí)森林模型 7
2.1 知識(shí)森林的形式化表示 7
2.2 知識(shí)森林的語(yǔ)義模型 9
2.3 知識(shí)森林的存儲(chǔ)模型 11
2.4 小結(jié) 13
第3章 主題分面樹生成 14
3.1 知識(shí)主題分面樹 14
3.1.1 知識(shí)主題與分面的概念 14
3.1.2 主題分面樹以及主題、分面間的聯(lián)系 15
3.2 主題分面聯(lián)合抽取 17
3.2.1 流水線式抽取的局限性 17
3.2.2 候選主題與分面抽取算法 19
3.2.3 主題分面聯(lián)合抽取算法 24
3.2.4 測(cè)試驗(yàn)證 27
3.3 分面間上下位關(guān)系抽取 30
3.3.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 30
3.3.2 與傳統(tǒng)上下位的區(qū)別和聯(lián)系 32
3.3.3 基于Motif的分面間上下位關(guān)系抽取算法 33
3.3.4 測(cè)試驗(yàn)證 36
3.4 小結(jié) 37
第4章 學(xué)習(xí)依賴關(guān)系抽取 38
4.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 38
4.2 學(xué)習(xí)依賴關(guān)系的特征分析 40
4.2.1 學(xué)習(xí)依賴關(guān)系的局部性 40
4.2.2 術(shù)語(yǔ)分布的非對(duì)稱性 41
4.3 拓?fù)渑c文本特征相結(jié)合的學(xué)習(xí)依賴關(guān)系挖掘 43
4.3.1 文本關(guān)聯(lián)挖掘 44
4.3.2 候選知識(shí)主題對(duì)生成 44
4.3.3 學(xué)習(xí)依賴關(guān)系判別 45
4.3.4 分布系數(shù)??的敏感性分析 46
4.4 端到端的學(xué)習(xí)依賴關(guān)系挖掘 47
4.4.1 文本中術(shù)語(yǔ)及關(guān)系抽取 49
4.4.2 學(xué)習(xí)依賴關(guān)系判別 51
4.4.3 測(cè)試驗(yàn)證 52
4.5 小結(jié) 55
第5章 知識(shí)碎片向分面樹的映射 56
5.1 文本知識(shí)碎片的映射 56
5.1.1 問題與挑戰(zhàn) 56
5.1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 57
5.1.3 文本分割與分面映射聯(lián)合學(xué)習(xí)模型 61
5.1.4 測(cè)試驗(yàn)證 66
5.2 圖像知識(shí)碎片的映射 70
5.2.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 71
5.2.2 小樣本圖像知識(shí)碎片映射模型 72
5.2.3 測(cè)試驗(yàn)證 77
5.2.4 未來(lái)示意圖映射的挑戰(zhàn) 79
5.3 小結(jié) 82
第6章 知識(shí)森林導(dǎo)學(xué) 83
6.1 學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃 83
6.2 可對(duì)比知識(shí)主題生成 85
6.2.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 86
6.2.2 可對(duì)比知識(shí)主題生成框架 87
6.2.3 可對(duì)比知識(shí)主題匹配算法 89
6.3 基于嵌入學(xué)習(xí)的知識(shí)碎片檢索 92
6.3.1 現(xiàn)有的知識(shí)碎片檢索方法 92
6.3.2 基于嵌入學(xué)習(xí)的知識(shí)碎片檢索方法 94
6.3.3 測(cè)試驗(yàn)證 102
6.3.4 未來(lái)知識(shí)森林碎片檢索挑戰(zhàn) 104
6.4 知識(shí)碎片檢索的why-not問題 105
6.4.1 why-not問題概述 105
6.4.2 基于嵌入表示的why-not問題解釋模型 106
6.4.3 測(cè)試驗(yàn)證 111
6.5 小結(jié) 114
第7章 知識(shí)森林可視化 116
7.1 概述 116
7.2 2D可視化 116
7.2.1 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究 116
7.2.2 主題分面樹繪制算法 122
7.2.3 認(rèn)知關(guān)系布局算法 126
7.2.4 知識(shí)森林圓形布局交互方法 132
7.2.5 原型系統(tǒng)及用戶評(píng)測(cè) 139
7.3 AR交互場(chǎng)景可視化 142
7.3.1 整體框架 143
7.3.2 場(chǎng)景判別和課程判別方法 144
7.3.3 知識(shí)主題實(shí)時(shí)跟蹤方法 146
7.3.4 分面樹與沙盤的自動(dòng)繪制算法 146
7.3.5 導(dǎo)航學(xué)習(xí)路徑推薦方法 150
7.3.6 ARKF系統(tǒng)使用場(chǎng)景展示 152
7.4 小結(jié) 156
參考文獻(xiàn) 157