数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的实现路线，并对应用于业界算法大赛中的技术方案和技巧进行源代码解读，帮助读者深入理解技术原理。最后，本书还介绍了文本分析和知识图谱技术在政务、公共安全、应急等多个行业中的智能应用实践案例。 《数据科学技术：文本分析和知识图谱》适合具备Python和机器学习技术基础的高等院校学生、文本分析（或者自然语言处理）以及知识图谱领域的算法工程师和研究机构的研究者阅读，也适合数据科学和人工智能领域的研究者作为参考书。

"苏海波，清华大学电子工程系博士，副研究员，百分点科技首席算法科学家。擅长人工智能领域的自然语言理解、知识图谱、深度学习、个性化推荐以及计算广告技术，有丰富的研发实践经验；曾就职于新浪微博，负责广告系统的算法效果优化，以及信息流产品整体算法策略的设计及研发；现负责百分点大数据与人工智能核心算法，带领团队研发智能校对系统、智能问答系统、知识图谱系统等多款认知智能产品，荣获业界多项奖项，并获得不错的商业化落地效果。多篇SCI和EI论文发表于 GLOBECOM、ICC、IEICE Transactions 等国外**学术会议和期刊，获得国家发明专利20余项，曾担任科技部重点研发计划子课题负责人。获得2019年和2020年北京市科学技术进步奖，获得2019年全球人工智能与机器学习大会（AiCon）明星讲师，指导团队获得2021 CCKS（全国知识图谱与语义计算大会）知识图谱问答大赛的季军。"

前言 欢迎阅读《数据科学技术：文本分析和知识图谱》。本书是作者在数据科学领域多年技术 积累和业务实践的结晶。数据科学作为一门引领时代的技术和领域，正在以前所未有的速度 发展和演进。在本书中，我们将深入探讨数据科学背后的关键技术，特别是文本分析和知识图 谱等领域，为读者提供相关的技术知识和实践指导。 我们生活在一个信息爆炸的时代，每天都产生着海量的文本数据。如何从这些数据中提 取有价值的信息和知识成为当下数据科学的核心任务之一。文本分析技术作为数据科学的重 要组成部分，可以帮助我们从文本中挖掘出隐藏的信息，理解人类语言的含义和情感，并做出 准确的预测和决策。同时，随着多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译等技术的发展， 文本分析正日益成为跨语言交流、智能问答、智能创作等领域的关键技术。 另一个本书关注的关键技术是知识图谱。知识图谱通过将现实世界的信息进行结构化和 连接，构建出了一个庞大的知识库，可以帮助我们更好地理解和组织知识。知识图谱技术在语 义搜索、智能问答、关联分析等领域发挥着重要的作用。本书将详细介绍知识图谱的构建过 程、知识图谱问答系统的实现以及结构化知识NL2SQL问答等相关技术，旨在帮助读者深入 理解并应用知识图谱技术。 在过去的几年里，大语言模型技术得到了蓬勃发展，为数据科学的进步做出了巨大贡献。 其中，ChatGPT作为大型预训练语言模型的代表之一，具备惊人的生成能力，能够产生流畅、 富有逻辑的文本。ChatGPT已经在智能对话、自动写作、语言理解等多个领域取得了突破性的 应用。本书也将重...