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面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 版權信息
- ISBN：9787302680987
- 條形碼：9787302680987 ; 978-7-302-68098-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 本書特色
（1）創(chuàng)新性提出面向社區(qū)文本的軟件知識抽取方法，形成軟件知識圖譜，并通過軟件知識社區(qū)問答場景下的專家推薦任務對獲取的軟件知識進行應用和驗證。
（2）以問題為導向，針對一類問題給出解決的方法，章節(jié)安排合理，適合想要深入了解軟件知識圖譜構建及應用領域的學者閱讀。
面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 內容簡介
"本書主要介紹軟件知識圖譜構建及應用研究領域中的關鍵技術和研究成果。針對軟件知識實體抽取任務存在的實體歧義、實體變體、無法識別未登錄詞等問題，提出一種基于多特征融合和語義增強的軟件知識實體抽取方法。針對軟件知識實體語義特征弱、實體語義關系模糊和句法依存關系特征建模存在的欠剪枝或過剪枝問題，提出一種基于句法依賴度和實體感知的軟件知識實體關系抽取方法。針對傳統流水線方法存在的任務依賴問題和軟件知識社區(qū)文本存在的實體重疊問題，提出一種基于span級對比表示學習的軟件知識實體和關系聯合抽取方法。針對基于社區(qū)的軟件專家推薦存在的標簽依賴、交互數據稀疏和隱含知識關聯信息 缺失等問題，提出一種基于知識圖譜和領域知識偏好感知的軟件專家推薦方法。 本書可為讀者進行系統學習和深入研究提供參考,可作為高等院校計算機、人工智能等專業(yè)本科生和研究生的選修教材或參考書。互聯網技術研究與開發(fā)人員也可通過本書進一步了解知識圖譜技術。"
面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 前言
在我國經濟從高速增長向高質量發(fā)展的重要過程中，以人工智能為代表的新一代信息技術，成為推動經濟高質量發(fā)展、建設創(chuàng)新型國家，實現新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化和農業(yè)現代化的重要技術保障和核心驅動力之一。知識圖譜以結構化的形式描述客觀世界中概念、實體及其關系，將互聯網的信息表達成更接近人類認知世界的形式，提供了一種更好地組織、管理和理解互聯網海量信息的能力，成為人工智能發(fā)展的核心驅動力，推動著公共安全、金融科技、教育司法、交通制造等領域智能應用的發(fā)展。
與通用領域和成熟行業(yè)相比較，面向社區(qū)文本的軟件工程領域知識圖譜構建及應用研究還處于起步階段，缺乏統一、完備的解決方案。軟件知識社區(qū)文本是非結構化的用戶生成內容，不僅具有內容重復、結構松散、拼寫不規(guī)范等社會化特征，還具有命名不統一、術語繁雜和語義特征弱等軟件領域特征，導致面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用還存在如下亟待解決的問題。
在軟件知識實體抽取方面，軟件知識社區(qū)文本存在命名不統一、拼寫不規(guī)范、實體名稱為常用詞或少見詞等情況，導致軟件知識實體抽取面臨實體歧義、實體變體、無法識別未登錄詞等問題。現有的方法缺乏對這些問題的關注和研究，軟件知識實體抽取的質量難以達到預期效果，亟須完善模型和方法，以適應軟件知識社區(qū)文本的社會化和專業(yè)領域特征。
在軟件知識實體關系抽取方面，受軟件知識社區(qū)文本特征的影響，軟件知識實體關系抽取存在實體語義特征弱、實體語義關系模糊的問題； 同時，基于依存關系特征進行關系抽取存在欠剪枝或過剪枝的問題，導致軟件知識實體關系抽取的準確率不高，從而影響軟件知識圖譜構建的質量。
在面向社區(qū)的軟件專家推薦方面，當前的軟件專家推薦方法存在標簽依賴和交互數據稀疏的問題。同時，缺乏知識圖譜的輔助和支持，無法捕獲問題文本和專家領域知識偏好之間的隱含知識關聯信息，從而影響軟件專家推薦的效果。
因此，從海量軟件知識社區(qū)文本中自動、高效地抽取軟件知識，形成軟件知識圖譜，并結合軟件領域的業(yè)務問題進行軟件知識應用，有助于智能問答、自動文檔生成、軟件專家推薦等以軟件知識為中心的智能化應用，對提升軟件開發(fā)效率和軟件生產質量具有重要作用。
作者所在團隊一直從事知識圖譜和軟件知識挖掘方面的研究，有一定的研究積累。我們撰寫此書，希望將團隊近幾年的研究成果呈現出來，為需要了解和深入研究這一領域的學者提供有價值的參考資料。
本書以軟件知識抽取及應用為中心，圍繞面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用的核心問題展開，針對一類問題給出解決的方法，這些方法對于解決知識圖譜構建及應用存在的問題具有一定的借鑒作用，同時也希望此書能為正在進行軟件知識圖譜研究的科技人員帶來更有效的啟發(fā)。
本書由唐明靖教授負責撰寫，課題組的楊芳老師、夏躍龍老師參與了本書的校對和素材準備工作。本書的寫作得到了云南師范大學民族教育信息化重點實驗室及業(yè)內同行的大力支持和幫助，在此深表感謝。
科技在高速發(fā)展和進步，本書受限于作者的水平，難免有不足之處，敬請廣大讀者不吝批評和指正，這將促使我們不斷進步和提高。
唐明靖2024年11月
面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 目錄
第1章軟件知識圖譜概述
1.1引言
1．2軟件知識圖譜
1．2．1概念定義
1．2．2背景及意義
1．3相關研究動態(tài)
1．3．1實體和關系抽取
1．3．2知識圖譜研究
1．3．3軟件知識表示與建模
1．3．4面向社區(qū)的專家推薦
1．4存在的問題和挑戰(zhàn)
1．5本書的內容與組織
1．5．1主要內容
1．5．2組織結構
1．6本章小結
第2章相關技術背景
2．1預訓練語言模型
2．2圖卷積神經網絡
2．3對比表示學習
2．4TransH模型
2．5Double DQN模型
2．6模型性能評價指標
2．6．1軟件知識實體及關系抽取任務評價指標
2．6．2軟件專家推薦任務評價指標
2．7本章小結
第3章基于多特征融合和語義增強的軟件知識實體抽取方法
3．1引言
3．2相關工作
3．3模型與方法
3．3．1任務建模與方法分析
3．3．2輸入嵌入層
3．3．3特征融合層
3．3．4特征增強層
3．3．5標簽解碼層
3．4實驗與分析
3．4．1數據集構建
3．4．2超參數設置
3．4．3對比實驗結果與分析
3．4．4消融實驗結果與分析
3．5本章小結
第4章基于句法依賴度和實體感知的軟件知識實體關系抽取方法
4．1引言
4．2相關工作
4．3模型與方法
4．3．1任務建模與方法分析
4．3．2輸入嵌入層
4．3．3上下文編碼層
4．3．4句法依存特征編碼層
4．3．5特征增強層
4．3．6實體關系分類層
4．4實驗與分析
4．4．1數據集構建
4．4．2超參數設置
4．4．3對比實驗結果與分析
4．4．4消融實驗結果與分析
4．5本章小結
第5章基于span級對比表示學習的軟件知識實體和關系聯合抽取方法
5．1引言
5．2相關工作
5．2．1基于span的信息抽取
5．2．2對比表示學習在自然語言處理的應用
5．3模型與方法
5．3．1任務建模與方法分析
5．3．2輸入嵌入層
5．3．3span表示層
5．3．4實體分類層
5．3．5關系分類層
5．4實驗與分析
5．4．1數據集構建
5．4．2超參數設置
5．4．3對比實驗結果與分析
5．4．4消融實驗結果與分析
5．4．5公共數據集的實驗結果與分析
5．4．6聯合訓練方法分析
5．4．7實例研究與分析
5．5本章小結
第6章基于知識圖譜和領域知識偏好感知的軟件專家推薦方法
6．1引言
6．2相關工作
6．2．1基于知識圖譜的推薦系統
6．2．2基于深度強化學習的推薦系統
6．2．3面向社區(qū)的軟件專家識別和推薦
6．3模型與方法
6．3．1任務建模與方法分析
6．3．2領域知識偏好學習
6．3．3領域知識偏好優(yōu)化表示
6．3．4領域知識偏好特征融合
6．3．5軟件專家推薦
6．4實驗與分析
6．4．1數據集構建
6．4．2超參數設置
6．4．3基線方法
6．4．4對比實驗結果與分析
6．4．5消融實驗結果與分析
6．4．6參數敏感性分析
6．4．7實例分析
6．5局限性分析
6．6本章小結
第7章總結與展望
7．1本書總結
7．2未來展望
參考文獻
展開全部
面向社區(qū)文本的軟件知識圖譜構建及應用 作者簡介
唐明靖，云南師范大學教授，碩士生導師，長期從事深度學習、知識圖譜、智慧教育、生物信息計算等相關領域研究。近年來主持省部級項目1項，廳級項目3項；參與國家級項目2項，省部級項目2項；參與云南省中老泰教育數字化國際聯合研發(fā)中心、云南省民族教育信息化創(chuàng)新團隊、云南省高校教育大數據應用技術科技創(chuàng)新團隊、云南省智慧教育重點實驗室、云南省操曉春專家工作站、昆明市教育信息化重點實驗室等平臺建設項目；參編著作1部；發(fā)表學術論文30余篇，申請發(fā)明專利5項，獲得軟件著作權10余項，相關研究成果主要發(fā)表于國內外知名學術期刊，成果主要應用于知識圖譜、軟件知識挖掘、智慧教育、生物信息計算等大數據應用領域，擁有豐富的項目研發(fā)經驗。
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