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課程培訓(xùn)
知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用培訓(xùn)課程

知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用培訓(xùn)課程

 

培訓(xùn)對象: 面向AI算法工程師、自然語言處理工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家及知識工程研究人員。也適合需要構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜、實(shí)現(xiàn)智能搜索與推理應(yīng)用的研發(fā)團(tuán)隊。

 

培訓(xùn)目標(biāo): 系統(tǒng)掌握知識圖譜的核心概念、構(gòu)建流程與應(yīng)用方法,具備從多源數(shù)據(jù)采集、信息抽取、知識融合到知識存儲與可視化的完整實(shí)戰(zhàn)能力。能夠通過十余個行業(yè)領(lǐng)域的項目實(shí)例,全面覆蓋知識的表示、獲取、存儲和應(yīng)用全過程

 

培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

  1. 走近知識圖譜:學(xué)習(xí)知識圖譜的基本概念與發(fā)展歷程(源自搜索引擎),理解知識表示、操作和存儲的核心技術(shù),掌握知識圖譜的完整構(gòu)建流程(數(shù)據(jù)獲取→信息抽取→知識融合→知識加工)。

  2. 知識圖譜分類與應(yīng)用場景:了解通用知識圖譜與領(lǐng)域知識圖譜的差異,學(xué)習(xí)知識圖譜在金融、電商、醫(yī)療、政務(wù)等眾多領(lǐng)域的典型應(yīng)用,掌握面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)與前沿發(fā)展方向。

  3. 企業(yè)信息知識圖譜實(shí)戰(zhàn):從需求分析、工作流程、技術(shù)選型開始,完成企業(yè)信息的獲取與預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)知識建模與存儲,構(gòu)建企業(yè)信息三元組,最終完成圖譜可視化與知識應(yīng)用(查詢企業(yè)全貌、企業(yè)關(guān)系維度分析、司法維度分析)

  4. 醫(yī)藥疾病知識圖譜實(shí)戰(zhàn):學(xué)習(xí)醫(yī)藥領(lǐng)域數(shù)據(jù)的獲取與清洗方法,掌握醫(yī)療實(shí)體的抽取與對齊技術(shù),構(gòu)建醫(yī)藥疾病的知識表示與融合,實(shí)現(xiàn)疾病-癥狀-藥物關(guān)系的智能查詢。

  5. 銀行審計知識圖譜實(shí)戰(zhàn):學(xué)習(xí)銀行審計數(shù)據(jù)的特征與處理方法,構(gòu)建審計實(shí)體與關(guān)系模型,實(shí)現(xiàn)審計規(guī)則的知識表示與推理,完成異常交易的智能檢測。

  6. 人物關(guān)系知識圖譜實(shí)戰(zhàn):從文本中抽取人物實(shí)體與關(guān)系,學(xué)習(xí)實(shí)體鏈接與消歧技術(shù),構(gòu)建人物社交網(wǎng)絡(luò)圖譜,實(shí)現(xiàn)關(guān)系路徑查詢與影響力分析。

  7. 實(shí)體鏈接與知識融合:深入講解實(shí)體鏈接的核心技術(shù),學(xué)習(xí)跨知識庫的實(shí)體對齊方法,掌握知識融合中的沖突消解與置信度評估。

  8. 科研文獻(xiàn)知識圖譜實(shí)戰(zhàn):學(xué)習(xí)科研文獻(xiàn)的自動爬取與解析方法,構(gòu)建學(xué)者-機(jī)構(gòu)-論文-會議的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)影響力分析與研究熱點(diǎn)追蹤。

  9. 微博輿情知識圖譜實(shí)戰(zhàn):掌握社交媒體數(shù)據(jù)的采集與處理技術(shù),學(xué)習(xí)輿情事件的情感分析與傳播路徑追蹤,構(gòu)建事件-觀點(diǎn)-用戶的輿情演化圖譜。

  10. 司法文書知識圖譜實(shí)戰(zhàn):學(xué)習(xí)司法文書的命名實(shí)體識別與關(guān)系抽取,構(gòu)建案件-法條-人員的法律關(guān)系圖譜,實(shí)現(xiàn)類案推送與量刑輔助

  11. 新聞推薦知識圖譜實(shí)戰(zhàn):基于知識圖譜構(gòu)建新聞內(nèi)容的理解模型,學(xué)習(xí)用戶興趣的知識表示與動態(tài)更新,實(shí)現(xiàn)可解釋的新聞推薦系統(tǒng)。

  12. 知識圖譜前沿技術(shù):深入了解基于大規(guī)模語言模型的知識圖譜增強(qiáng)技術(shù),學(xué)習(xí)大模型與知識圖譜的融合路徑(大模型輔助知識圖譜構(gòu)建、知識圖譜增強(qiáng)大模型推理)





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