简介
本书介绍软件知识图谱构建及应用研究领域中的关键技术和研究成果。针对软件知识实体抽取任务存在的实体歧义、实体变体、无法识别未登录词等问题,提出一种基于多特征融合和语义增强的软件知识实体抽取方法。针对软件知识实体语义特征弱、实体语义关系模糊和句法依存关系特征建模存在的欠剪枝或过剪枝问题,提出一种基于句法依赖度和实体感知的软件知识实体关系抽取方法。针对传统流水线方法存在的任务依赖问题和软件知识社区文本存在的实体重叠问题,提出一种基于span级对比表示学习的软件知识实体和关系联合抽取方法。针对基于社区的软件专家推荐存在的标签依赖、交互数据稀疏和隐含知识关联信息缺失等问题,提出一种基于知识图谱和领域知识偏好感知的软件专家推荐方法。本书可为读者进行系统学习和深入研究提供参考,可作为高等院校计算机、人工智能、知识工程等专业本科生和研究生的选修教材或参考书。互联网技术研究与开发人员也可通过本书进一步了解知识图谱技术。
编辑推荐
(1)创新性提出面向社区文本的软件知识抽取方法,形成软件知识图谱,并通过软件知识社区问答场景下的专家推荐任务对获取的软件知识进行应用和验证。 (2)以问题为导向,针对一类问题给出解决的方法,章节安排合理,适合想要深入了解软件知识图谱构建及应用领域的学者阅读。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2025-01-01
- 更新: 2025-03-26
- 书号:9787302680987
- 中图:TP391
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术