123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書將人工智能、大數(shù)據(jù)等計(jì)算機(jī)技術(shù)與唐卡數(shù)字化保護(hù)中的關(guān)鍵問題相結(jié)合，介紹了唐卡數(shù)字化保護(hù)的基本原理方法，目前的研究現(xiàn)狀及取得的成果，重點(diǎn)介紹唐卡圖像庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、語料庫(kù)、領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建原理、過程和方法，探討了知識(shí)圖譜在唐卡圖像識(shí)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(xué)與研究等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用需求，也對(duì)我國(guó)非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護(hù)在科學(xué)研究、學(xué)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(huì)意義。

作者簡(jiǎn)介

　　王鐵君，西北民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院副教授，博士，博士生導(dǎo)師，美國(guó)芝加哥洛約拉大學(xué)訪問學(xué)者。研究方向?yàn)榉俏镔|(zhì)文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、圖像處理。共發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文38篇；先后主持國(guó)家社會(huì)科學(xué)科研項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、甘肅省自然基金、甘肅省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目、甘肅省高等學(xué)?？蒲许?xiàng)目和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)等科研項(xiàng)目9項(xiàng)，參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目、文化部國(guó)家文化創(chuàng)新工程項(xiàng)目、甘肅省自然科學(xué)基金、甘肅省高等學(xué)?？蒲许?xiàng)目等科研項(xiàng)目11項(xiàng)；獲甘肅省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和三等獎(jiǎng)各1次，獲甘肅省高?？萍歼M(jìn)步二等獎(jiǎng)3次、三等獎(jiǎng)2次，甘肅省高校自然科學(xué)二等獎(jiǎng)1次，甘肅省建設(shè)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1次，甘肅省電子學(xué)會(huì)二等獎(jiǎng)1次，蘭州市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2次。

圖書目錄

第一章緒論(1)

第一節(jié)選題的價(jià)值和意義( 1)

第二節(jié)研究?jī)?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(hù)研究(12)

第一節(jié)唐卡傳承與保護(hù)現(xiàn)狀(12)

第二節(jié)唐卡數(shù)字化保護(hù)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(shì) 25

第五節(jié)本章小結(jié) (29)

第三章唐卡領(lǐng)域知識(shí) (30)

第一節(jié)唐卡介紹30

第二節(jié)唐卡領(lǐng)域知識(shí)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(jì)與實(shí)現(xiàn)(40)

第四節(jié)唐卡語料庫(kù) 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) (45)

第五節(jié)本章小結(jié)(59)

第四章知識(shí)圖請(qǐng)的概念及技術(shù)體系60

第一節(jié)知識(shí)圖譜的定義60

第二節(jié)知識(shí)圖譜的分類(62)

第三節(jié)知識(shí)圖譜的現(xiàn)狀(67)

第四節(jié)知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法(70)

第五節(jié)知識(shí)圖譜關(guān)鍵技術(shù)體系(73)

第六節(jié)知識(shí)圖譜發(fā)展趨勢(shì)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(shí)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(jì)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(píng)價(jià)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(shí)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(xué)習(xí)的實(shí)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(jī)制 149

第四節(jié)本章小結(jié)151

第九章基于深度學(xué) 習(xí)的唐卡領(lǐng)城實(shí)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(biāo)簽關(guān)系分類 (158)

第三節(jié)唐卡多標(biāo)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(shí)圖譜數(shù)據(jù)層構(gòu)建(175)

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

第二節(jié)知識(shí)獲取(175)

第三節(jié)知識(shí)融合 (177)

第四節(jié)知識(shí)圖譜存儲(chǔ)(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(shí)別方法 (186)

第一節(jié)唐卡圖像中目標(biāo)對(duì)象的特征分析 (186)

第二節(jié)唐卡圖像中目標(biāo)對(duì)象的特征提取 (189)

第三節(jié)唐卡特征圖像的分類與識(shí)別 (201)

第四節(jié)實(shí)驗(yàn)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(jìn)(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(shí)圖講的唐卡圖像標(biāo)注 (224)

第一節(jié)自動(dòng)圖像標(biāo)注

(224)

第二節(jié)唐卡圖像語義標(biāo)注框架(232)

第三節(jié)唐卡圖像標(biāo)注方法研究(233)

第四節(jié)本章小結(jié)(240)

第十四章基于知識(shí)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(shí)圖譜的唐卡人物問答系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)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(xiàn)(276)