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此课程的背景是一个金融知识图谱的大项目,用于构建A股公司的知识图谱,并基于知识图谱提供语义搜索、智能问答等服务。


第一章:知识图谱概述
本章主要介绍知识图谱的基本概念,知识图谱是“新瓶装旧酒”吗?知识图谱中所需要的机器学习、深度学习算法,主要存在的困难,知识图谱与自然语言处理,深度学习等人工智能主流领域的关系

第二章:亲手搭建A股公司的知识图谱
沪深股市上市公司知识图谱介绍
该金融知识图谱构建流程
分布式爬虫搭建
自然语言处理过程
知识的抽取、存储和表示
知识的推理、搜索和问答

第三章:知识图谱中的关键技术一: 知识图谱存储
图数据库概述与优缺点
图查询语言与典型使用场景
知识图谱的可视化表示
课程实践练习与答疑

第四章:知识图谱中的关键技术二: 自然语言处理概述
语料的重要性概述
统计自然语言处理方法:词袋模型、TF-IDF、LDA
词向量模型Word2Vec
深度循环网络RNN和LSTM
注意力机制的原理和方法
课程实践练习与答疑

第五章:知识图谱中的关键技术三: 命名实体识别
命名实体识别技术概述
规则 字典 HMM CRF
深度网络BiLSTM + CRF
命名实体识别的评价方法
课程实践练习与答疑

第六章:知识图谱中的关键技术四: 关系提取
实体中的关系有哪些
构建抽取关系的训练语料
几种常用的关系抽取方法
课程实践练习与答疑

第七章:知识图谱中的关键技术五: 知识推理
什么叫做知识推理
知识推理的经典方法:归纳演绎
表示学习和知识推理
课程实践练习与答疑

第八章:知识图谱中的关键技术六: 语义搜索
基于搜索的数据库的设计
海量文本语义搜索系统搭建
课程实践练习与答疑

第九章:知识图谱中的关键技术七: 智能问答
智能问答系统概述
问题语义解析和信息抽取
向量建模和注意力机制
课程实践练习与答疑

第十章:课程项目实践和代码批阅
大项目现场实践与代码批阅答疑