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    知識圖譜建模與應(yīng)用培訓(xùn)

知識圖譜基礎(chǔ)—知識表示
知識表示概述知識表示框架RDF、RDFS、OWL和OWL2典型知識庫項目的知識表示和模型設(shè)計方法基于本體工具protégé的知識建模實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術(shù)：知識源數(shù)據(jù)的獲取
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的獲取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的獲取將mysql數(shù)據(jù)導(dǎo)出為圖譜源數(shù)據(jù)股票吧信息爬取實戰(zhàn)使用爬蟲獲取企業(yè)法人等信息獲取企業(yè)風(fēng)險知識圖譜源數(shù)據(jù)
知識圖譜核心技術(shù)：知識抽取
知識抽取概述實體抽取技術(shù)：基于命名實體、基于關(guān)鍵詞關(guān)系抽取技術(shù)事件抽取技術(shù)使用hanlp抽取法人名稱、
企業(yè)名稱等信息使用TextRank算法完成知識抽取使用句法依存算法關(guān)系抽取基于模板完成事件抽取基于DeepDive關(guān)系抽取實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術(shù)：知識融合
知識融合概述實體統(tǒng)一實體消歧知識合并使用jieba完成公司名的實體統(tǒng)一使用tf-idf完成實體消歧基于Limes框架的實體關(guān)系鏈接發(fā)現(xiàn)實戰(zhàn)
知識圖譜核心技術(shù)：知識存儲
知識存儲常用數(shù)據(jù)庫圖數(shù)據(jù)庫neo4jneo4j的安裝與部署neo4j實戰(zhàn)操作使用neo4j工具導(dǎo)入知識圖譜
知識圖譜核心技術(shù)：知識推理
知識推理方法概述本體構(gòu)建知識推理基于Jena的知識推理實戰(zhàn)
時間序列分析與循環(huán)網(wǎng)絡(luò)
時間序列分類時間序列模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN長短期記憶模型LSTM基于RNN的時間序列預(yù)測分析案例分析與實戰(zhàn)
行為識別與預(yù)測
行為識別概述單流網(wǎng)絡(luò)雙流網(wǎng)絡(luò)基于CNN-LSTM方法的行為識別時空圖卷積STGCN案例分析與實戰(zhàn)
案例分析
案例1：使用neo4j從零搭建汽車領(lǐng)域簡單的知識圖譜項目背景數(shù)據(jù)模型設(shè)計使用爬蟲獲取原始數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜展示知識圖譜案例
2：基于知識圖譜的問答機器人項目背景項目架構(gòu)基于檢索與知識圖譜相結(jié)合的功能模塊基于句子相似度的功能模塊項目展示