知识图谱与深度学习

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。 《知识图谱与深度学习》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。《知识图谱与深度学习》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。 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...