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2022年(7)

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分类: 大数据

2022-08-12 11:08:44

一、知识图谱概论

1.1知识图谱的起源和历史1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链接数据到知识图谱1.3知识图谱的本质和价值1.4知识图谱VS传统知识库VS关系数据库1.5经典的知识图谱1.5.1经典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知识库1.5.2行业知识图谱:Google知识图谱,微软实体图,阿里知识图谱,医学知识图谱,基因知识图谱等知识图谱项目

二、知识图谱应用

2.1知识图谱应用场景2.2知识图谱应用简介2.2.1知识图谱在数字图书馆上的应用 2.2.2知识图谱在国防、情报、公安上的应用2.2.3知识图谱在金融上的应用 2.2.4知识图谱在电子商务中的应用2.2.5知识图谱在农业、医学、法律等领域的应用2.2.6知识图谱在制造行业的应用2.2.7知识图谱在大数据融合中的应用 2.2.8知识图谱在人机交互(智能问答)中的应用

三、知识表示与知识建模

3.1知识表示概念3.2 知识表示方法a.语义网络 b.产生式规则 c.框架系统 d.描述逻辑 e.本体 f.RDF和RDFSg.OWL和OWL2 Fragments h.SPARQL查询语言 i.Json-LD、RDFa、HTML5 MicroData等新型知识表示3.3典型知识库项目的知识表示 3.4知识建模方法学3.5知识表示和知识建模实践1.三国演义知识图谱的表示和建模实践案例2.学术知识图谱等

第二天

四、知识抽取与挖掘

4.1知识抽取基本问题a.实体识别 b.关系抽取 c.事件抽取4.2数据采集和获取4.3面向结构化数据的知识抽取a.D2RQ b.R2RML 4.4面向半结构化数据的知识抽取 a.基于正则表达式的方法 b.基于包装器的方法4.5.面向非结构化数据的知识抽取a.实体识别技术(基于规则、机器学习、深度学习、半监督学习、预训练等方法)b.关系抽取技术(基于模板、监督、远程监督、深度学习等方法)c.事件抽取技术(基于规则、深度学习、强化学习等方法)4.6.知识挖掘a.实体消歧b.实体链接c.类型推断 d.知识表示学习4.7知识抽取上机实践A.面向半结构化数据的三国演义知识抽取B.面向文本的三国演义知识抽取C.人物关系抽取

第二天

五、知识融合

5.1知识融合背景5.2知识异构原因分析5.3知识融合解决方案分析5.4.本体对齐基本流程和常用方法a.基于文本的匹配 b.基于图结构的匹配 c.基于外部知识库的匹配e.不平衡本体匹配 d.跨语言本体匹配 f.弱信息本体匹配5.5实体匹配基本流程和常用方法 a.基于相似度的实例匹配 b.基于规则或推理的实体匹配c.基于机器学习的实例匹配 d.大规模知识图谱的实例匹配(1)基于分块的实例匹配(2)无需分块的实例匹配(3)大规模实例匹配的分布式处理5.6 知识融合上机实践 1.百科知识融合 2.OAEI知识融合任务

第三天

六、存储与检索

6.1.知识图谱的存储与检索概述6.2.知识图谱的存储 a.基于表结构的存储 b.基于图结构的存储6.3.知识图谱的检索a.关系数据库查询:SQL语言 b数据库查询:SPARQL语言 6.4.上机实践案例:利用GraphDB完成知识图谱的存储与检索

七、知识推理

7.1.知识图谱中的推理技术概述7.2.归纳推理:学习推理规则 a.归纳逻辑程设计?b.关联规则挖掘 c.路径排序算法上机实践案例:利用AMIE+算法完成Freebase数据上的关联规则挖掘7.3.演绎推理:推理具体事实? a.马尔可夫逻辑网 b.概率软逻辑7.4.基于分布式表示的推理a. TransE模型及其变种 b.RESCAL模型及其变种c.(深度)神经网络模型介绍 d.表示学习模型训练7.5.上机实践案例:利用分布式知识表示技术完成Freebase上的链接预测

第四天

八、语义搜索

8.1.语义搜索概述8.2.搜索关键技术a.索引技术:倒排索引 b.排序算法:BM25及其扩展8.3.知识图谱搜索a.实体搜索b.关联搜索8.4.知识可视化 a.摘要技术8.5.上机实践案例:SPARQL搜索

九、知识问答

9.1.知识问答概述 9.2.知识问答基本流程9.3.相关测试集:QALD、WebQuestions等9.4.知识问答关键技术 a.基于模板的方法 b.语义解析 c.基于深度学习的方法9.5.上机实践案例:DeepQA、TemplateQA。

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