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教學計劃

第一章知識圖譜概論

1.1?語言與知識

1.2?知識圖譜的起源

1.3?知識圖譜的價值

1.4?知識圖譜的技術內涵

第二章知識圖譜的表示

2.1?什么是知識表示

2.2?人工智能歷史發(fā)展長河中的知識表示

2.3?知識圖譜的符號表示方法

2.4?知識圖譜的向量表示方法

第三章知識圖譜的存儲與查詢

3.1?基于關系型數(shù)據(jù)庫的知識圖譜存儲

3.2?基于原生圖數(shù)據(jù)庫的知識圖譜存儲

3.3?原生圖數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)原理淺析

第四章知識圖譜的抽取與構建

4.1?重新理解知識工程與知識獲取

4.2?知識抽取——實體識別與分類

4.3?知識抽取——關系抽取與屬性補全

4.4?知識抽取——概念抽取

4.5?知識抽取——事件識別與抽取

4.6?知識抽取技術前沿

第五章知識圖譜推理

5.1?什么是推理

5.2?知識圖譜推理簡介

5.3?基于符號邏輯的知識圖譜推理

5.4?基于表示學習的知識圖譜推理

第六章知識圖譜融合

6.1?知識圖譜融合概述

6.2?概念層融合——本體匹配

6.3?實例層的融合——實體對齊

6.4?知識融合技術前沿

第七章知識圖譜問答

7.1?智能問答系統(tǒng)概述

7.2?基于查詢模版的知識圖譜問答

7.3?基于語義解析的知識圖譜問答

7.4?基于檢索排序的知識圖譜問答

7.5?基于深度學習的知識圖譜問答

第八章圖算法與圖數(shù)據(jù)分析

8.1?圖的基本知識

8.2?基礎圖算法

8.3?圖神經(jīng)網(wǎng)絡與圖表示學習

8.4?圖神經(jīng)網(wǎng)絡與知識圖譜

第九章知識圖譜技術發(fā)展

9.1?多模態(tài)知識圖譜

9.2?知識圖譜與語言預訓練

9.3?事理知識圖譜

9.4?知識圖譜與低資源學習

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數(shù)據(jù)的開放與互聯(lián)，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

總結

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