知识图谱实战系列课程

知识图谱实战系列课程
共8节 2人在学 课程详情
  • 1 节知识图谱介绍及其应用领域分析

    • 1-知识图谱通俗解读
    • 2-知识图谱在搜索引擎中的应用
    • 3-知识图谱在医疗领域应用实例
    • 4-金融与推荐领域的应用
    • 5-数据获取分析
  • 2 节知识图谱涉及技术点分析

    • 1-数据关系抽取分析
    • 2-常用NLP技术点分析
    • 3-graph-embedding的作用与效果
    • 4-金融领域图编码实例
    • 5-视觉领域图编码实例
    • 6-图谱知识融合与总结分析
  • 3 节Neo4j数据库实战

    • 1-Neo4j图数据库介绍
    • 2-Neo4j数据库安装流程演示
    • 3-可视化例子演示
    • 4-创建与删除操作演示
    • 5-数据库更改查询操作演示
  • 4 节使用python操作neo4j实例

    • 1-使用Py2neo建立连接
    • 2-提取所需的指标信息
    • 3-在图中创建实体
    • 4-根据给定实体创建关系
  • 5 节基于知识图谱的医药问答系统实战

    • 1-项目概述与整体架构分析
    • 2-医疗数据介绍及其各字段含义
    • 3-任务流程概述
    • 4-环境配置与所需工具包安装
    • 5-提取数据中的关键字段信息
    • 6-创建关系边
    • 7-打造医疗知识图谱模型
    • 8-加载所有实体数据
    • 9-实体关键词字典制作
    • 10-完成对话系统构建
  • 6 节文本关系抽取实践

    • 1-关系抽取要完成的任务演示与分析
    • 2-LTP工具包概述介绍
    • 3-pyltp安装与流程演示
    • 4-得到分词与词性标注结果
    • 5-依存句法概述
    • 6-句法分析结果整理
    • 7-语义角色构建与分析
    • 8-设计规则完成关系抽取
  • 7 节金融平台风控模型实践

    • 1-竞赛任务目标
    • 2-图模型信息提取
    • 3-节点权重特征提取(PageRank).
    • 4-deepwalk构建图顶点特征
    • 5-各项统计特征
    • 6-app安装特征
    • 7-图中联系人特征
  • 8 节医学糖尿病数据命名实体识别

    • 1-数据与任务介绍
    • 2-整体模型架构
    • 3-数据-标签-语料库处理
    • 4-输入样本填充补齐
    • 5-训练网络模型
    • 6-医疗数据集(糖尿病)实体识别

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    课时介绍

    本课程从 基础认知切入,主要学习Neo4j数据库安装流程演示

    课程介绍

    本视频通俗解读了知识图谱的概念及其在AI领域的应用。知识图谱融合视觉、听觉、文本等多方面知识,构建图模型以关联实体间的复杂关系。它不仅涉及自然语言处理技术,还涵盖结构化和非结构化数据,旨在建立实体间的逻辑关系,实现推荐、搜索、推理等多项任务。知识图谱的应用广泛,如个性化推荐、关系网络构建等,体现了大数据时代信息互联互通的特性。视频通过实例阐述了知识图谱在处理复杂人际关系和信息整合中的作用,强调了构建庞大关系网络的重要性。

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