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此课程的背景是一个金融知识图谱的大项目，用于构建A股公司的知识图谱，并基于知识图谱提供语义搜索、智能问答等服务。 课程中用到神经网络、深度学习、图数据库、NoSQL数据库、自然语言处理等多个方面的技术，每个章节有独立的项目代码联系，配合培训导师的数据集，能够深入理解和掌握知识图谱的构建和实战。在课程最后的综合实践课程中，更可以对所学内容获得系统性的复习和巩固。
第一章：知识图谱概述
本章主要介绍知识图谱的基本概念，知识图谱是“新瓶装旧酒”吗？知识图谱中所需要的机器学习、深度学习算法，主要存在的困难，知识图谱与自然语言处理，深度学习等人工智能主流领域的关系
第二章：亲手搭建A股公司的知识图谱
沪深股市上市公司知识图谱介绍
该金融知识图谱构建流程
分布式爬虫搭建
自然语言处理过程
知识的抽取、存储和表示
知识的推理、搜索和问答
第三章：知识图谱中的关键技术一： 知识图谱存储
图数据库概述与优缺点
图查询语言与典型使用场景
知识图谱的可视化表示
课程实践练习与答疑
第四章：知识图谱中的关键技术二： 自然语言处理概述
语料的重要性概述
统计自然语言处理方法：词袋模型、TF-IDF、LDA
词向量模型Word2Vec
深度循环网络RNN和LSTM
注意力机制的原理和方法
课程实践练习与答疑
第五章：知识图谱中的关键技术三： 命名实体识别
命名实体识别技术概述
规则 字典 HMM CRF
深度网络BiLSTM + CRF
命名实体识别的评价方法
课程实践练习与答疑
第六章：知识图谱中的关键技术四： 关系提取
实体中的关系有哪些
构建抽取关系的训练语料
几种常用的关系抽取方法
课程实践练习与答疑
第七章：知识图谱中的关键技术五： 知识推理
什么叫做知识推理
知识推理的经典方法：归纳演绎
表示学习和知识推理
课程实践练习与答疑
第八章：知识图谱中的关键技术六： 语义搜索
基于搜索的数据库的设计
海量文本语义搜索系统搭建
课程实践练习与答疑
第九章：知识图谱中的关键技术七： 智能问答
智能问答系统概述
问题语义解析和信息抽取
向量建模和注意力机制
课程实践练习与答疑
第十章：课程项目实践和代码批阅
大项目现场实践与代码批阅答疑
