知识图谱:概念与技术(系列)

智能计算芯世界 2021-08-12 00:00


我们可能已经了解了很多机器学习和深度学习的算法,但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。我们训练的模型,更像是一个具有统计知识的机器,从关联和概率的角度出发,试图在描述世界背后的 “真理”。然而,我们更希望的是,像人一样,具有分析和推理能力的机器智能。如果你问我,哪一种形式最接近我心中的 “人工智能”,我会说:知识图谱。

2012年5月17日,Google 正式提出了知识图谱(Knowledge Graph)的概念,其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果,增强用户搜索质量及体验。

知识图谱,是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

知识图谱,它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

本课程系统地介绍知识图谱概念、技术与实践。整个课程由15章构成,力求涵盖知识图谱相关的基本概念与关键技术。


下载链接:

知识图谱:概念与技术(上)

知识图谱:概念与技术(下)

第1章:知识图谱概述 
第2章:词汇挖掘与实体挖掘 
第3章:关系抽取 
第4章:概念图谱构建 
第5章:百科图谱构建
第6章:基于众包的知识图谱构建与精化 
第7章:知识图谱质量控制 
第8章:知识图谱管理系统
第9章:知识图谱表示与存储 
第10章:查询与检索 
第11章:基于知识图谱的语言理解 
第12章:基于知识图谱的搜索与推荐 
13章:基于知识图谱的问答技术 
第14章:知识图谱落地与实践 
第15章:知识图谱中的开放问题


“基础篇”介绍知识图谱的基本概念、内涵与外延、历史沿革、应用价值,以及相关的基础知识。


“构建篇”重点介绍大规模高质量知识图谱的自动化构建技术,涵盖词汇挖掘、实体识别、关系抽取及概念图谱构建、百科图谱构建、众包构建与质量控制等专题。


“管理篇”系统地阐述了知识图谱建模与存储、查询与检索,以及图数据管理系统。


“应用篇”对于基于知识图谱的关键应用技术展开介绍,包括搜索与推荐、自然语言问答,以及基于知识图谱的自然语言理解。


“实践篇”介绍知识图谱实践中的基本原则和有用实践,初步讨论了知识图谱实践中的开放性问题。


下载链接:

知识图谱:概念与技术(上)

知识图谱:概念与技术(下)

人工智能学习预备知识系列赋能 

智能之门:神经网络和深度学习入门   

半导体系列专题报告
异构芯片研究框架合集

ARM系列处理器应用技术完全手册

CPU和GPU研究框架合集


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