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常用ppt模板多种应用

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王昊奋 知识图谱课件资料

第一课: 知识图谱概论 1. 知识图谱的起源和历史 2. 典型知识库项目简介 3. 知识图谱应用简介 4. 本次课程覆盖的主要范围:知识表示与建模、知识抽取与挖掘、知识存储、知识融合、知识推理、语义搜索、知识问答和行业知识图谱应用剖析等内容。 第二课: 知识表示与知识建模 1. 早期知识表示简介 2. 基于语义网的知识表示框架 a. RDF和RDFS b. OWL和OWL2 Fragments c. SPARQL查询语言 d. Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示 3. 典型知识库项目的知识表示 4. 基于本体工具(Protege)的知识建模最佳实践 第三课: 知识抽取与挖掘I 1. 知识抽取任务定义和相关比赛:实体识别、关系抽取和事件抽取 2. 面向结构化数据(关系数据库)的知识抽取,包括D2RQ和R2RML等转换与映射规范与技术介绍 3. 面向半结构化数据(Web tabl es, 百科站点等)的知识抽取 a. 基于正则表达式的方法 b. Bootstrapping和Wrapper Induction介绍 4. 实践展示:基于百科数据的知识抽取 第四课: 知识抽取与挖掘II 1. 面向非结构化数据(文本)的知识抽取 a. 基于本体的知识抽取,包括NELL和DeepDive系统介绍 b. 开放知识抽取,包括TextRunner、Reverb和OLLIE等系统介绍 2. 知识挖掘 a. 知识内容挖掘:实体消歧与链接 b. 知识结构挖掘:关联规则挖掘与社区发现 c. 知识表示学习与链接预测,包括TransE和PRA等算法介绍 第五课: 知识存储 1. 基于关系数据库的存储设计,包括各种表设计和索引建立策略 2. 基于RDF的图数据库介绍 a. 开源数据库介绍:Apache Jena、Sesame、gStore、RDF-3X等 b. 商业数据库介绍:Virtuoso、AllegroGraph、BlazeGraph等 3. 原生图数据库介绍,包括Neo4j、OrientDB、Titan和Cayley等 4. 实践展示:使用Apache Jena存储百科知识,并使用Fuseki构建图谱查询服务 第六课: 知识融合 1. 知识融合任务定义和相关竞赛:本体对齐和实体匹配 2. 本体对齐基本流程和常用方法 a. 基于Linguistic的匹配 b. 基于图结构的匹配 c. 基于外部知识库的匹配 3. 实体匹配基本流程和常用方法 a. 基于分块的多阶段匹配 b. 基于规则(配置或通过学习)的实体匹配 4. 知识融合工具介绍:包括Falcon-AO、Silk、PARIS、DEDUPE、LIMES和KnowledgeVault 5. 实践展示:使用Falcon-AO融合百度百科与维基百科中的知识 第七课: 知识推理 1. 本体知识推理简介与任务分类,包括概念可满足性、概念包含、实例分类和一致性检测等 2. 本体推理方法与工具介绍 a. 基于Tableaux运算的方法:Fact++、Racer、Pellet和Hermit等 b. 基于一阶查询重写的方法:Ontology-based Data Access的Ontop等 c. 基于产生式规则的方法(如Rete):Jena、Sesame和OWLIM等 d. 基于逻辑编程(如Datalog)改写的方法:KAON2和RDFox等 3. 实践展示:使用Jena完成百科知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等 第八课: 语义搜索 1. 语义搜索概述,包括Knowledge Card、Rich Snippet、Facebook Graph Search等 2. 基于语义标注的网页搜索 a. Web Data Commons项目介绍 b. 排序算法介绍,扩展BM25 3. 基于图谱的知识搜索 a. 本体搜索(ontology lookup) b. 探索式知识检索,包括查询构造、结果排序和分面(facets)推荐 4. 知识可视化,包括本体、查询、结果等的展现方式和可视化分析 5. 实践展示:使用ElasticSearch实现百科数据的语义搜索 第九课: 知识问答I 1. 知识问答概述和相关数据集(QALD和WebQuestions) 2. 知识问答基本流程 3. 知识问答主流方法介绍 a. 基于模板的方法,包括模板定义、模板生成和模板匹配等步骤 b. 基于语义解析的方法,包括资源映射,逻辑表达式候选生成与排序等 c. 基于深度学习的方法 第十课: 知识问答II 1. IBM Watson问答系统及核心组件详细解读 a. 问句理解 b. 候选答案生成 c. 基于证据的答案排序 2. 实践展示:面向百科知识的问答baseline实现 第十一课: 行业知识图谱应用 1. 行业知识图谱特点 2. 行业知识图谱应用,包括金融、医疗、数字图书馆等领域应用 3. 行业知识图谱构建与应用的挑战 4. 行业知识图谱生命周期定义和关键组件

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