东南大学2019年最新研究生精品课程《知识图谱》资源分享


更新日期:2019-10-10 06:30:14来源:网络点击:1490869
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该课程系统地讲解了知识图谱相关的知识,涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础(数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取)、 知识融合、 知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。

该课程适用于研究生、对知识图谱感兴趣的研究人员和工程师。

文末附课程ppt等资料下载地址。

课程目录

第1讲 知识图谱概论 (2019-3-1,2019-3-8)

1.1 知识图谱起源和幸运飞艇APP

1.2 知识图谱 VS 深度学习

1.3 知识图谱 VS 关系数据库 VS 传统专家库

1.4 知识图谱本质和核心价值

1.5 知识图谱技术体系

1.6 典型知识图谱

1.7 知识图谱应用场景

第2讲 知识表示 (2019-3-15)

2.1 知识表示概念

2.2 知识表示方法

语义网络

产生式系统

框架系统

概念图

形式化概念分析

描述逻辑

本体

本体语言

统计表示学习

第3讲 知识建模 (2019-3-15,2019-3-22)

3.1 本体

3.2 知识建模方法

本体工程

本体学习

知识建模工具

知识建模实践

第4讲 知识抽取基础:问题和方法(2019-3-22)

4.1 知识抽取场景

4.2 知识抽取挑战

4.3 面向结构化数据的知识抽取

4.4 面向半结构化数据的知识抽取

4.5 面向非机构化数据的知识抽取

第5讲 知识抽取:数据采集(2019-3-29)

5.1 数据采集原理和技术

爬虫原理

请求和响应

多线程并行爬取

反爬机制应对

5.2 数据采集实践

百科 论坛 社交网络等爬取实践

第6讲 知识抽取:实体识别(2019-3-29)

6.1 实体识别基本概念

6.2 基于规则和词典的实体识别方法

6.3 基于机器学习的实体识别方法

6.4 基于深度学习的实体识别方法

6.5 基于半监督学习的实体识别方法

6.6 基于迁移学习的实体识别方法

6.7 基于预训练的实体识别方法

第7讲 知识抽取:关系抽取(2019-4-19,2019-4-26)

7.1 关系基本概念

7.2 语义关系

7.3 关系抽取的特征

7.4 关系抽取数据集

7.5 基于监督学习的关系抽取方法

7.6 基于无监督学习的关系抽取方法

7.7 基于远程监督的关系抽取方法

7.8 基于深度学习/强化学习的关系抽取方法

第8讲 知识抽取:事件抽取(2019-3-29)

8.1 事件抽取基本概念

8.2 基于规则和模板的事件抽取方法

8.3 基于机器学习的事件抽取方法

8.4 基于深度学习的事件抽取方法

8.5 基于知识库的事件抽取方法

8.6 基于强化学习的事件抽取方法

第9讲 知识融合(2019-4-28)

9.1 知识异构

9.2 本体匹配

9.3 匹配抽取和匹配调谐

9.4 实体匹配

9.5 大规模实体匹配处理

9.6 知识融合应用实例

第10讲 知识图谱表示学习(2019-5-5)

10.1 知识表示学习概念

10.2 基于距离的表示学习模型

10.3 基于翻译的表示学习模型

10.4 基于语义的表示学习模型

10.5 融合多源信息的表示学习模型

10.6 知识图谱表示学习模型的评测

10.7 知识图谱表示学习前沿进展和挑战

第11讲 知识存储(2019-5-10)

11.1 知识存储概念

11.2 图数据库管理系统、模型、查询语言

11.3 RDF数据库管理系统、模型、查询语言

11.4 基于关系型数据库的知识存储

第12讲 基于知识的智能问答(2019-5-10)

12.1 智能问答基础

12.2 问题理解

12.3 问题求解

12.4 基于模板的知识问答方法

12.5 基于语义分析的知识问答方法

12.6 基于深度学习的知识问答方法

12.7 IBM Watson原理和技术剖析

12.8 微软小冰的原理和技术剖析

第13讲 实体链接(2019-5-17)

13.1 实体链接基本概念

13.2 基于概率生成模型的实体链接方法

13.3 基于主题模型的实体链接方法

13.4 基于图的实体链接方法

13.5 基于深度学习的实体链接方法

13.6 基于无监督的实体链接方法

第14讲 知识推理(2019-5-17)

14.1 知识推理基础概念

14.2 基于逻辑的知识推理方法

14.3 基于统计学习的知识推理方法

14.4 基于图的知识推理方法

14.4 基于神经网络的知识推理方法

14.5 多种方法混合的知识推理方法

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