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知识图谱

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课程介绍

师资：

司老师 清华大学博士，人工智能方面专家，在意大利举办的国际在线指纹识别竞赛中获得冠军，在机器学习和模式识别领域期刊IEEE TPAMI等期刊发表多篇论文，拥有5个中国专利和1个美国专利，是人工智能、深度学习、机器学习、自然语言处理、知识图谱方面的实战派专家。

培训内容：

第一讲 知识图谱基本概念

1.1 知识图谱的发展历史

1.2 什么是知识图谱

1.3 知识图谱的表示形式

1.4 知识图谱的数据结构

1.5 知识图谱的构建过程

1.6 知识图谱的应用场景

第二讲 数据获取

2.1 原始数据类型

2.1.1 结构化数据

2.1.2 半结构化数据

2.1.3 非结构化数据

2.2 知识建模

2.3 知识存储

第三讲 信息抽取

3.1 实体抽取

  3.1.1 面向单一领域

  3.1.2 面向开放域

3.2 关系抽取

3.2.1 模式匹配

3.2.2 统计机器学习方法

3.3 属性抽取

3.3.1 基于规则和启发式算法

3.3.2 采用数据挖掘方法

第四讲 知识融合

4.1为什么要进行知识融合

4.2实体链接

4.2.1实体链接的概念

4.2.2实体消歧

4.2.3共指消解

4.3 知识合并

4.3.1合并外部知识库

4.3.2合并关系数据库

第五讲 知识加工

5.1 知识加工的概念及关键技术

5.2本体构建

5.3知识推理

5.4质量评估

第六讲 知识更新

6.1知识更新的内容

6.2知识更新的方式

第七讲 知识图谱的应用

7.1 知识图谱的可视化

7.2应用场景探索

7.1.1 语义搜索

7.1.2 智能推荐

7.1.3 私人助理

  7.1.4 问答系统

第八讲 问题与挑战

8.1知识图谱构建过程中的难点

  8.2如何更好地进行知识表达、知识存储和查询

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