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內(nèi)容簡介

　　本書將人工智能、大數(shù)據(jù)等計算機技術(shù)與唐卡數(shù)字化保護中的關(guān)鍵問題相結(jié)合，介紹了唐卡數(shù)字化保護的基本原理方法，目前的研究現(xiàn)狀及取得的成果，重點介紹唐卡圖像庫、知識庫、語料庫、領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建原理、過程和方法，探討了知識圖譜在唐卡圖像識別、分類、圖像描述及問答等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書的研究成果不僅可以滿足博物館、圖書館、美術(shù)館、唐卡教學與研究等領(lǐng)域的實際應(yīng)用需求，也對我國非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護在科學研究、學科建設(shè)、人才培養(yǎng)、文化建設(shè)等方面具有重要的借鑒意義，在助力中華傳統(tǒng)文化創(chuàng)造性轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新性發(fā)展等方面具有十分重要的社會意義。

作者簡介

　　王鐵君，西北民族大學數(shù)學與計算機科學學院副教授，博士，博士生導(dǎo)師，美國芝加哥洛約拉大學訪問學者。研究方向為非物質(zhì)文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護、知識圖譜、自然語言處理、圖像處理。共發(fā)表高水平學術(shù)論文38篇；先后主持國家社會科學科研項目、國家自然科學基金項目、甘肅省自然基金、甘肅省科技支撐計劃項目、甘肅省高等學?？蒲许椖亢椭醒敫咝；究蒲袠I(yè)務(wù)費等科研項目9項，參與國家自然科學基金項目、國家社會科學項目、文化部國家文化創(chuàng)新工程項目、甘肅省自然科學基金、甘肅省高等學?？蒲许椖康瓤蒲许椖?1項；獲甘肅省科技進步二等獎和三等獎各1次，獲甘肅省高校科技進步二等獎3次、三等獎2次，甘肅省高校自然科學二等獎1次，甘肅省建設(shè)科技進步二等獎1次，甘肅省電子學會二等獎1次，蘭州市科技進步二等獎2次。

圖書目錄

第一章緒論(1)

第一節(jié)選題的價值和意義( 1)

第二節(jié)研究內(nèi)容與思路(6 )

第三節(jié)章節(jié)組織結(jié)構(gòu)(9)

第二章唐卡數(shù)字化保護研究(12)

第一節(jié)唐卡傳承與保護現(xiàn)狀(12)

第二節(jié)唐卡數(shù)字化保護現(xiàn)狀(14)

第三節(jié)唐卡數(shù)字化領(lǐng)域研究成果(17)

第四節(jié)存在的問題及發(fā)展趨勢 25

第五節(jié)本章小結(jié) (29)

第三章唐卡領(lǐng)域知識 (30)

第一節(jié)唐卡介紹30

第二節(jié)唐卡領(lǐng)域知識特征分析及分類體系 (34)

第三節(jié)唐卡圖像資源管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)(40)

第四節(jié)唐卡語料庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) (45)

第五節(jié)本章小結(jié)(59)

第四章知識圖請的概念及技術(shù)體系60

第一節(jié)知識圖譜的定義60

第二節(jié)知識圖譜的分類(62)

第三節(jié)知識圖譜的現(xiàn)狀(67)

第四節(jié)知識圖譜的構(gòu)建方法(70)

第五節(jié)知識圖譜關(guān)鍵技術(shù)體系(73)

第六節(jié)知識圖譜發(fā)展趨勢及挑戰(zhàn)(84)

第七節(jié)本章小結(jié)86

第五章唐卡領(lǐng)城知識圖譖模式層構(gòu)建87

第一節(jié)唐卡領(lǐng)城本體的模型設(shè)計及形式化表示(88)

第二節(jié)基于prolege構(gòu)建唐卡領(lǐng)域本體(95)

第三節(jié)唐卡領(lǐng)域本體的評價和分析(100)

第四節(jié)本章小結(jié) (103)

第六章唐卡領(lǐng)域本體推理研究(104)

第一節(jié)本體推理模型104

第二節(jié)基于OWL的唐卡領(lǐng)域本體邏輯推理 (112)

第三節(jié)基于Jena的唐卡領(lǐng)域本體規(guī)則推理 (115)

第四節(jié)本章小結(jié) (125)

第七章基于規(guī)則的唐卡領(lǐng)域?qū)嶓w及關(guān)系抽取 (127)

第一節(jié)唐卡領(lǐng)域?qū)嶓w抽取問題分析 (127)

第二節(jié)一唐卡領(lǐng)域語料獲取129

第三節(jié)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的實體及關(guān)系提取 (132)

第四節(jié)本章小結(jié)(138)

第八章店于保度學習的實體及關(guān)系仙取關(guān)鍵理論(139)

第一節(jié)文本表示139

第二節(jié)主要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(144)

第三節(jié)自注意力機制 149

第四節(jié)本章小結(jié)151

第九章基于深度學習的唐卡領(lǐng)城實體及關(guān)系抽取 (152)

第一節(jié)基于 CNN的唐卡領(lǐng)域文本關(guān)系抽取 (152)

第二節(jié)基于BERT-ACRNN的唐卡文本單標簽關(guān)系分類 (158)

第三節(jié)唐卡多標簽關(guān)系分類(164)

第四節(jié)本章小結(jié) 173

第十章唐卡領(lǐng)域知識圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建(175)

第一節(jié)唐卡領(lǐng)域知識圖譜數(shù)據(jù)層模型 (175)

第二節(jié)知識獲取(175)

第三節(jié)知識融合 (177)

第四節(jié)知識圖譜存儲(178)

第五節(jié)本章小結(jié)(185)

第十一章基于多特征融合的唐卡圖像識別方法 (186)

第一節(jié)唐卡圖像中目標對象的特征分析 (186)

第二節(jié)唐卡圖像中目標對象的特征提取 (189)

第三節(jié)唐卡特征圖像的分類與識別 (201)

第四節(jié)實驗結(jié)果及討論(205)

第五節(jié)本章小結(jié)(209)

第十二章基于SVM 的唐卡圖像分類(209)

第一節(jié)SVM分類方法209

第二節(jié)SVM 分類方法的改進(211)

第三節(jié)基于M-RBF核函數(shù)的唐卡圖像分類(216)

第四節(jié)本章小結(jié)(222)

第十三章基于知識圖講的唐卡圖像標注 (224)

第一節(jié)自動圖像標注

(224)

第二節(jié)唐卡圖像語義標注框架(232)

第三節(jié)唐卡圖像標注方法研究(233)

第四節(jié)本章小結(jié)(240)

第十四章基于知識圖譜的唐卡人物問答系統(tǒng)(241)

第一節(jié)問答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 (242)

第二節(jié)問答系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù) (244)

第三節(jié)唐卡人物問答系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究249

第四節(jié)基于知識圖譜的唐卡人物問答系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) (265)

第五節(jié)本章小結(jié) (269)

第十五章總結(jié)與展望(271)

第一節(jié)總結(jié)(271)

第二節(jié)后續(xù)工作展望(273)

參考文獻(276)