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课程 |《知识图谱》第一期

来源:网络整理 发布时间:2021-09-14 13:04 标签:知识图谱
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主讲老师:

王昊奋著名知识图谱专家

博士毕业于上海交通大学,CCF术语专委会执委,中文信息学会语言与知识计算委员会副秘书长,共发表75余篇高水平论文。中文知识图谱zhishi.me创始人,OpenKG联盟发起人之一,其带队构建的语义搜索系统在Billion Triple Challenge中荣获全球第2名;在著名的本体匹配竞赛OAEI的实体匹配任务中斩获得全球第1名。曾主持并参与多项国家自然科学基金、863重大专项和国家科技支撑项目,以学术负责人身份参与Paypal、Google、Intel、IBM、百度等企业的合作项目。

课程简介:


本次的知识图谱课程主要包括三大部分:

1.  知识图谱的工程方法论。指导学员了解并掌握知识图谱的基本概念和发展历史,梳理清知识图谱的技术体系,掌握知识图谱的核心技术原理,建立知识图谱工程的方法论思维。

2.   知识图谱的实战技术。从实战出发,围绕知识表示、知识抽取、语义搜索、知识问答、知识推理、知识融合等系统性介绍知识图谱相关的实战技术,使得学员具备研发知识图谱相关应用的基础能力。

3.  知识图谱的典型应用。结合医疗、金融、电商等实际应用场景,介绍知识图谱各个技术点的实际应用落地方式,使得学员具备结合自身背景开展知识图谱技术实践的应用能力。

面向人群:

1.  希望学习知识图谱的学生;
2.  希望了解知识图谱实战技术的IT从业人员;
3.  未来希望成为知识图谱工程师的求职者;
4.  想在知识图谱方向进行深入研究者。

学习收益:

通过本课程的学习,学员将会收获:

1. 帮助学员系统性的掌握知识图谱的核心技术原理,结合近期研究成果,学习从基本概念到各个先进算法和技术的转化思路
2. 了解国内外典型的开源知识库数据及技术资源
3. 实践与理论结合,培养学员面对工程及学术问题的思考解决能力
4. 基于百科知识进行各项核心技术的实例训练,并结合医疗、金融、电商等行业应用帮助学员快速积累知识图谱工程项目经验
5. 对有志于从事知识问答工作或学术研究的学员,提供IBM Watson系统实现原理的讲解与指导

开课时间:

2017年10月24日

学习方式:

在线直播,共11次课,每次2小时

每周2次(周二、四,20:00 - 22:00)

直播后提供录制回放视频,可在线反复观看,有效期1年

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

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

标签:知识图谱
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