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人工智能知识图谱从基础理论到项目案例实战

来源:网络整理 发布时间:2021-09-04 00:01 标签:人工智能
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课程大纲:

第一课:知识图谱概论

1、知识图谱的起源和历史

2、典型知识库项目简介

3、知识图谱应用简介

4、本次课程覆盖的主要范围:知识表示与建模、知识抽取与挖掘、知识存储、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答和行业知识图谱应用剖析等内容。

第二课:知识表示与知识建模

1、早期知识表示简介

2、基于语义网的知识表示框架

a、RDF和RDFS

b、OWL和OWL2 Fragments

c、SPARQL查询语言

d、Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示

3、典型知识库项目的知识表示

4、基于本体工具(Protege)的知识建模最佳实践

第三课:知识抽取与挖掘I

1、知识抽取任务定义和相关比赛:实体识别、关系抽取和事件抽取

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2、面向结构化数据(关系数据库)的知识抽取,包括D2RQ和R2RML等转换与映射规范与技术介绍

3、面向半结构化数据(Web tables, 百科站点等)的知识抽取

a、基于正则表达式的方法

b、Bootstrapping和Wrapper Induction介绍

4、实践展示:基于百科数据的知识抽取

第四课:知识抽取与挖掘II

1、面向非结构化数据(文本)的知识抽取

a、基于本体的知识抽取,包括NELL和DeepDive系统介绍

b、开放知识抽取,包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系统介绍

2、知识挖掘

a、知识内容挖掘:实体消歧与链接

b、知识结构挖掘:关联规则挖掘与社区发现

c、知识表示学习与链接预测,包括TransE和PRA等算法介绍

第五课:知识存储

1、基于关系数据库的存储设计,包括各种表设计和索引建立策略

2、基于RDF的图数据库介绍

a、开源数据库介绍:Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等

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b、商业数据库介绍:Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等

3、原生图数据库介绍,包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等

4、实践展示:使用Apache Jena存储百科知识,并使用Fuseki构建图谱查询服务

第六课:知识融合

1、知识融合任务定义和相关竞赛:本体对齐和实体匹配

2、本体对齐基本流程和常用方法

a、基于Linguistic的匹配

b、基于图结构的匹配

c、基于外部知识库的匹配

3、实体匹配基本流程和常用方法

a、基于分块的多阶段匹配

b、基于规则(配置或通过学习)的实体匹配

4、知识融合工具介绍:包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault

5、实践展示:使用Falcon-AO融合百度百科与维基百科中的知识

第七课:知识推理

1、本体知识推理简介与任务分类,包括概念可满足性、概念包含、实例分类和一致性检测等

2、本体推理方法与工具介绍

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a、基于Tableaux运算的方法:Fact++、Racer、Pellet和Hermit等

b、基于一阶查询重写的方法:Ontology-based Data Access的Ontop等

c、基于产生式规则的方法(如Rete):Jena、Sesame和OWLIM等

d、基于逻辑编程(如Datalog)改写的方法:KAON2和RDFox等

3、实践展示:使用Jena完成百科知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等

第八课:语义搜索

1、语义搜索概述,包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等

2、基于语义标注的网页搜索

a、Web Data Commons项目介绍

b、排序算法介绍,扩展BM25

3、基于图谱的知识搜索

a、本体搜索(ontology lookup)

标签:人工智能
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