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文档简介

《知识图谱》课程大纲章节/序号名称主要内容学时1知识图谱概述知识图谱起源与发展脉络知识图谱定义与核心价值知识图谱生命周期知识图谱分类与常见知识图谱知识图谱典型应用32知识表示知识表示概述经典知识表示理论产生式系统语义网络框架系统脚本系统谓词逻辑描述逻辑语义网知识描述体系资源描述框架RDF本体语言OWL规则与推理知识图谱中的知识表示分布式知识表示基于张量分解的表示模型基于翻译的表示模型63知识体系构建和知识融合知识体系构建什么是知识体系如何手工构建知识体系如何自动构建知识体系典型知识体系SUMOGeoNamesS知识融合什么是知识融合知识融合基本方法34实体识别与扩展信息抽取概述命名实体识别细粒度实体分类多模态命名实体识别开放域实体识别35实体消歧概述基于聚类的实体消歧基本方法基于聚类的实体消歧评测基于实体链接的实体消歧任务描述基本方法其他实体链接任务实体识别和实体链接联合学习实体链接数据集和评测实体链接面临的挑战36关系获取概述限定域关系抽取开放域关系抽取数据和评测37事件抽取概述限定类别事件抽取开放域事件抽取事件关系抽取多模态事件知识抽取38存储与检索知识图谱大数据知识图谱数据模型RDF图模型属性图模型知识图谱数据的存储基于表结构的存储基于图结构的存储知识图谱数据的检索声明式查询语言过程式查询语言Neo4j使用简介39知识推理知识推理概述什么是推理推理方式及分类知识推理典型应用演绎推理：推理具体事实经典逻辑推理基于产生式规则的推理基于概率逻辑学习的推理归纳推理：学习推理规则归纳推理概述归纳逻辑程序设计路径排序算法（PRA算法）关联规则挖掘算法（AMIE算法）知识图谱推理新进展基于表示学习的知识图谱推理基于强化学习的知识图谱推理符号规则与表示学习相融合的知识图谱推理610知识问答与对话知识问答概述基于语义匹配的知识图谱问答基于语义图的知识图谱问答基于端到端模型的知识图谱问答基于语义解析的知识图谱问答语义表示（Lambda演算、DCSTree、…）基于规则的语义解析方法：CCG基于统计模型的语义解析方法：PCCG基于神经网络的语义解析方法：Seq2Seq融合知识图谱的对话系统任务介绍融合词汇

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