"知识图谱是人工智能的重要部分，是增强机器智能的基础，其核心就是让计算机理解、表示和应用人类产生的知识。计算机对知识图谱的构建和表征能力，代表了人工智能的水平。《知识图谱——从理论到实践》从基础知识、理论和方法入手，逐步增加内容的深度和广度，帮助读者掌握知识图谱的概念、术语和任务，从理论、算法和应用的角度理解知识图谱的**研究内容。 《知识图谱——从理论到实践》可作为高等院校计算机科学、人工智能、智能科学与技术等专业的教材，也适合对知识图谱感兴趣的初学者及相关领域的研究人员参考。 "

黄江平，武汉大学计算机软件与理论博士，研究方向包括自然语言处理、深度学习、知识图谱。针对自然语言处理任务中的语义表征与计算问题，带领其团队基于深度学习框架开发语义表征和交互计算的深度学习模型，并基于语义表征在语义相似性计算和情绪识别等方面均取得一系列的研究成果，在深度学习框架、知识挖掘、项目实践方面积累了丰富的经验。

前言 在人工智能技术迅猛发展的今天，以大模型为代表的新技术不断涌现，其核心仍聚焦于知识的整合与传递。知识图谱作为一种将知识结构化、可视化的工具，已成为人工智能研究和应用的关键环节。它不仅能为机器提供更加丰富的知识背景，提高理解和推理能力，还能在各种复杂任务中展现出其独特的优势。 知识图谱有着非常广泛的应用，涵盖了搜索引擎、智能问答、推荐系统、医疗诊断等多个领域。通过知识图谱，我们可以将分散的、异构的信息进行关联和整合，构建出一个更为全面和准确的知识网络。这不仅提升了数据的利用效率，也为实现更高层次的智能应用提供了基础。 本书旨在较为全面、系统地介绍知识图谱的基础理论、构建方法及其在各个领域的实际应用。通过本书的介绍，希望读者能够： (1) 了解知识图谱的概念——深入了解知识图谱的基本概念、组成要素及其在人工智能中的重要性； (2) 熟悉知识图谱的构建技术——从数据采集、清洗，到知识抽取和融合，全面掌握构建高质量知识图谱的流程和技术； (3) 探索知识图谱的实际应用——了解知识图谱在不同领域中的具体应用案例，掌握如何将知识图谱技术应用于实际问题中； (4) 跟踪前沿研究动态——了解知识图谱在深度学习、自然语言处理等领域的最新研究进展，展望未来的发展趋势。 本书面向希望深入了解和应用知识图谱的高校学生、数据工程师、人工智能研究者以及相关领域的专业人士。学习本书不仅能让读者掌握知识图谱的理论知识和实践技能，还能培养解决实际问题的能力，激发创新思维。 本书力求内容的系统性和实用性，通过丰富的实例和实践环节，帮助读者更好地...