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  • 1: 【阅读资料】word2vec中的数学原理详解.pdf
  • 免费 2: 【视频】Jena基于规则推理
  • 3: 课程概述与知识图谱发展背景
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  • 第1章: 知识图谱概述
  • 7: 【课件】第一讲:知识图谱概述.pdf
  • 第1节: 知识图谱发展背景
  • 8: 【视频】知识图谱发展背景
  • 第2节: 知识图谱发展历程
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  • 第3节: 知识图谱的基本概念
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  • 第4节: 知识图谱的类型和代表性知识图谱
  • 11: 【视频】知识图谱的类型和代表性知识图谱
  • 第5节: 知识图谱生命周期
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  • 第2章: 知识表示
  • 13: 【课件】L2 知识表示.pdf
  • 第1节: 经典知识表示
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  • 第2节: 语义网中的知识表示
  • 15: 【视频】语义网中的知识表示
  • 第3节: 知识图谱中的知识表示
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  • 第4节: 实践:Protégé本体构建
  • 17: 【课件】实践1:本体构建.pdf
  • 18-1: 【实践】本体构建
  • 18-2: 【作业】第二章
  • 第3章: 自然语言处理基础
  • 第1节: CNN卷积神经网络
  • 第2节: 循环神经网络RNN与LSTM
  • 第3节: 词表示模型
  • 第4节: 语义组合模型
  • 第5节: 预训练语言模型
  • 第6节: 实践:基于Bert的文本分类
  • 第4章: 实体识别与实体消歧
  • 第1节: 图模型基础:HMM, MRF, CRF
  • 第2节: 命名实体识别:基于LSTM+CRF的命名实体识别
  • 第3节: 实践:基于BiLSTM+CRF的命名实体识别
  • 第4节: 实体消歧:基于聚类的方法
  • 第5节: 基于实体链接的实体消歧(选修)
  • 第6节: 实践:基于BiLSTM+CRF的快递单信息抽取
  • 第5章: 实体关系抽取与事件抽取
  • 第1节: 实体关系抽取概述
  • 第2节: 预定义关系抽取:关系分类
  • 第3节: 预定义关系抽取:远程监督关系抽取与实体关系联合抽取
  • 第4节: 预定义关系抽取:文档级别关系抽取
  • 第5节: 实践:基于multi-head selection的实体关系联合抽取
  • 第6节: 实践:基于bert的关系抽取
  • 第7节: 事件抽取(选修)
  • 第6章: 知识的存储与检索
  • 第1节: 知识图谱数据模型:RDF图&属性图Neo4J
  • 第2节: 知识图谱数据的存储:基于关系的知识图谱存储管理、原生知识图谱存储管理
  • 第3节: 知识图谱数据检索
  • 第4节: 实践:D2RQ关系数据库转RDF与语义网框架Jena
  • 第7章: 知识推理
  • 第1节: 知识图谱推理任务
  • 第2节: 知识推理分类
  • 第3节: 基于符号演算推理
  • 第4节: 基于数值计算的推理
  • 第5节: 实践:Jena基于规则推理与基于分布式知识表示的推理
  • 第8章: 知识问答
  • 第1节: 自动问答概述
  • 第2节: 检索式问答系统
  • 第3节: 社区问答系统
  • 第4节: 基于知识图谱的问答系统
  • 第5节: 实践:构建基于知识图谱的医药领域问答系统

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