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第1章 绪论1

1.1 知识图谱与命名实体1

1.1.1 知识图谱的概念1

1.1.2 命名实体的知识图谱构建2

1.1.3 国内外命名实体的知识图谱构建4

1.2 中文网络知识库存在的问题与研究的意义7

1.2.1 海量信息与“信息孤岛”的问题7

1.2.2 本书的研究意义10

1.3 关联数据语义化聚簇研究综述11

1.3.1 虚拟国际规范档VIAF关联数据研究11

1.3.2 Wikipedia及其系列项目知识库研究14

1.3.3 语义化基础工具的研究17

1.3.4 LDA主题模型20

1.4 本书的研究内容和研究路线23

第2章 基础理论26

2.1 语义Web的构成26

2.1.1 RDF与关系数据库27

2.1.2 网络本体语言OWL与本体的构建与应用28

2.1.3 语义推理应用30

2.1.4 基于数学关系的本体定义和逻辑公式31

2.2 规范数据和关联数据34

2.2.1 规范数据的描述格式34

2.2.2 规范数据的关联36

2.2.3 跨语言的一体化关联数据Wikidata38

2.3 语义聚簇40

2.3.1 VIAF初期项目分析一连接德意志图书馆和美国国会图书馆的规范文档41

2.3.2 VIAF周期性关联实践的算法流程及歧义处理43

2.3.3 VIAF独立网站服务开通的运营分析47

2.3.4 VIAF与W ikidata的结合实践与发展趋势48

2.4 基于主题模型的语义化49

2.4.1 LDA输入50

2.4.2 LD A的假设50

2.4.3 LDA的图形表示与生成模型表示51

2.4.4 LDA的参数估计51

2.4.5 LDA的新样本推断52

2.5 异构知识库的实体定义与识别52

2.5.1 使用RDF模式定义知识库的实体、属性及实体间的关系52

2.5.2 命名实体知识图谱的类层次定义与实例构建55

2.5.3 中文命名实体的对齐58

2.5.4 中文命名实体的识别困难59

2.6 小结60

第3章 基于个人属性表的中文个人名称规范记录聚簇61

3.1 名称规范记录与规范控制61

3.1.1 CNASS结果集记录未聚簇的问题分析62

3.1.2 国内学者对名称记录聚簇的研究64

3.1.3 VIAF匹配算法的参考65

3.2 规范记录实体匹配分析66

3.2.1 CNASS检索结果集总体特征67

3.2.2 中文名称规范记录的各级表示方法67

3.2.3 VIAF聚簇内详细内容和结构分析69

3.2.4 不同中文规范数据库的特征比较71

3.2.5 中文名称规范记录的匹配检索点的构建72

3.3 自动聚簇方法与实现73

3.3.1 数据库表的构建73

3.3.2 数据预处理75

3.3.3 名称实体匹配和聚簇算法76

3.3.4 聚簇结果分析78

3.3.5 聚簇结果与VIAF匹配聚簇验证78

3.4 小结80

第4章 基于作品关系扩展的中文个人名称规范记录聚簇81

4.1 名称规范记录的FRBR语义化表示81

4.2 中文个人名称规范记录聚簇的E-R分析82

4.2.1 中文个人名称规范记录的实体分析82

4.2.2 中文个人名称规范记录的实体关系分析83

4.3 基于作品关系扩展的中文个人名称规范记录聚簇算法86

4.3.1 基于外部关联记录的作品关系属性扩展86

4.3.2 基于作品关系扩展的中文个人名称记录识别与聚簇算法88

4.4 中文个人名称规范记录聚簇实验90

4.4.1 实验聚簇结果的评价指标和描述统计分析90

4.4.2 聚簇的综合效果分析93

4.4.3 聚簇实验结果分析94

4.5 利用虚拟国际规范档的CCS记录进行关联扩展95

4.5.1 CCS规范记录号能否重定向到VIAF聚簇95

4.5.2 VIAF聚簇中的CCS记录的特征研究96

4.6 小结97

第5章 基于Wikidata的个人职业本体构建99

5.1 中文名称规范检索系统结果集附加信息识别问题99

5.2 Wikidata个人名称数据的职业表示方法101

5.3 基于准马尔可夫过程的职业层次关系分析104

5.3.1 职业条目数据的获取104

5.3.2 职业上位关系的矩阵表示与特征研究106

5.3.3 职业上位关系矩阵的准马尔可夫转化108

5.3.4 结果分析111

5.4 中文个人职业本体的推导114

5.5 小结与展望115

第6章 基于主题模型识别的个人名称规范记录聚簇116

6.1 基于主题模型的记录语义结构化问题116

6.2 中文个人名称规范记录的主题模型构建117

6.2.1 中文个人名称规范记录的主题特征分析117

6.2.2 主题框架构建119

6.2.3 主题词抽取方法119

6.2.4 基于主题词方法的案例122

6.3 实验和结果分析124

6.4 小结126

第7章 机构实体知识库构建研究127

7.1 基于名称的机构识别方法127

7.1.1 名称文本近似度识别127

7.1.2 曾用名表简称表识别127

7.1.3 分段识别128

7.1.4 总体分支语义关联识别128

7.2 参考知识库的机构129

7.2.1 中文名称规范数据库的机构查询分析129

7.2.2 虚拟国际规范档的机构129

7.2.3 百度百科的机构分析130

7.2.4 维基数据的机构130

7.3 机构实体的分析与构建132

7.3.1 机构的概念132

7.3.2 机构的分类及类层次关系132

7.3.3 机构实例库的初步构建133

7.3.4 机构库实体结点构建134

7.3.5 机构库实例结点与外部知识库的实例等同关系构建136

7.4 命名实体知识图谱概念层次定义和实例构建137

7.5 小结140

第8章 研究结论、局限与展望141

8.1 研究结论141

8.2 研究局限与展望143

附录A 个人名称检索语料145

附录B 示例：Amarc3＿005.XML文件内容156

附录C 初步收集科研实体机构一总体机构名称表169

附录D 本书术语的中英文对应表174

参考文献178

后记188