培訓(xùn)內(nèi)容：
第一講 知識圖譜基本概念
1.1 知識圖譜的發(fā)展歷史
1.2 什么是知識圖譜
1.3 知識圖譜的表示形式
1.4 知識圖譜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.5 知識圖譜的構(gòu)建過程
1.6 知識圖譜的應(yīng)用場景
第二講 數(shù)據(jù)獲取
2.1 原始數(shù)據(jù)類型
2.*.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2.*.2 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2.*.3 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
2.2 知識建模
2.3 知識存儲
第三講 信息抽取
3.1 實體抽取
3.*.1 面向單一領(lǐng)域
3.*.2 面向開放域
3.2 關(guān)系抽取
3.*.1 模式匹配
3.*.2 統(tǒng)計機器學(xué)習方法
3.3 屬性抽取
3.*.1 基于規(guī)則和啟發(fā)式算法
3.*.2 采用數(shù)據(jù)挖掘方法
第四講 知識融合
4.1為什么要進行知識融合
4.2實體鏈接
4.2.1實體鏈接的概念
4.*.2實體消歧
4.*.3共指消解
4.3 知識合并
4.*.1合并外部知識庫
4.*.2合并關(guān)系數(shù)據(jù)庫
第五講 知識加工
5.1 知識加工的概念及關(guān)鍵技術(shù)
5.2本體構(gòu)建
5.3知識推理
5.4質(zhì)量評估
第六講 知識更新
6.1知識更新的內(nèi)容
6.2知識更新的方式
第七講 知識圖譜的應(yīng)用
7.1 知識圖譜的可視化
7.2應(yīng)用場景探索
7.1.1 語義搜索
7.1.2 智能推薦
7.1.3 私人助理
7.*.4 問答系統(tǒng)
第八講 問題與挑戰(zhàn)
8.1知識圖譜構(gòu)建過程中的難點
8.2如何更好地進行知識表達、知識存儲和查詢
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