自然语言理解与行业知识图谱：概念、方法与工程落地

本书为广大从业人员和研究学者提供了一个新的视角，基于真实的细分行业需求，在约束的条件下，通过知识图谱相关理论、方法和技术向各行各业赋能，推动语言理解成果向行业的转移转化，更具有落地实操的价值。如何围绕行业需求，结合行业知识构建知识图谱，将自然语言处理与知识图谱更好地融合，直击垂直行业落地应用的痛点，是本书重点关注的内容。本书是作者几年来在自然语言处理和行业知识图谱实践中的经验梳理，无论你是人工智能领域的从业者还是科研领域的研究者，这本书都能够带给你非常有价值的知识体系和实操方法。

这是一本全面探讨自然语言理解与行业知识图谱的著作，通过深入浅出的阐述和丰富的实例，揭示了如何将自然语言处理与知识图谱相结合，推动语言理解成果向行业的转移转化。 全书内容分为八章，首先介绍了自然语言理解层次，包括语言形态学、语法学、语义学和语用学等，并探讨了深度学习在自然语言理解中的应用。接着，作者深入讨论了语言知识与语言知识库，强调了它们在自然语言理解中的核心作用。书中还详细阐述了行业模型算法库的构建和应用，以及搜索问答的概念和特点。 在统计学习部分，作者深入探讨了统计学习的定义与重要性，并介绍了其在自然语言处理中的应用。在模型训练部分，作者详细阐述了模型训练的过程和重要性，并探讨了模型训练在行业应用中的具体案例。 在行业数据收集与预处理部分，作者详细介绍了行业数据收集与预处理的流程和方法，强调了数据质量在知识库构建中的重要性。在平台层次划分部分，作者详细阐述了平台层次划分的意义和流程，并介绍了平台层次划分在行业知识工程中的应用。 在行业知识库的构建流程部分，作者详细介绍了行业知识库的构建流程，包括数据收集与预处理、知识库的构建以及知识库的更新与维护。在平台架构工作流程部分，作