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东南大学的知识图谱PPT

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简介：
这份PPT详细介绍了东南大学在知识图谱领域的研究与应用进展，涵盖了理论框架、技术实现以及实际案例分析等内容。 在GitHub上可以搜索到东南大学的知识图谱，并且可以免费下载。

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  • 东南大学的知识图谱PPT
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    这份PPT详细介绍了东南大学在知识图谱领域的研究与应用进展，涵盖了理论框架、技术实现以及实际案例分析等内容。 在GitHub上可以搜索到东南大学的知识图谱，并且可以免费下载。
     
  • 东南大学知识图谱数据.zip
    优质
    该文件包含东南大学制作的知识图谱相关数据集，适用于学术研究、教育及智能系统开发等领域。 东南大学在知识图谱领域开展了深入的研究工作，并取得了一定的成果。相关研究涵盖了知识表示、推理以及应用等多个方面，为推动该领域的技术进步做出了贡献。
     
  • 东南大学知识图谱（第二部分）.rar
    优质
    本资料为《东南大学知识图谱》系列的第二部分，深入探讨了知识图谱在教育领域的应用、技术细节及案例分析。 该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第二部分。东南大学的知识图谱精品课程共分为14章，系统地讲解了与知识图谱相关的所有知识点，包括但不限于：知识表示、知识建模、基础数据采集、实体识别、关系抽取和事件抽取等；此外还涵盖了知识融合、知识图谱表示学习以及如何进行有效的知识存储。该课程也深入探讨了基于知识的智能问答系统开发及其实用性，介绍了实体链接技术，并讲解了在复杂场景下应用的知识推理方法。
     
  • 《知识图谱》研究生课程——东南大学 KnowledgeGraphCourse
    优质
    《知识图谱》是面向研究生的专业课程，由东南大学开设。本课程深入探讨知识图谱理论、构建技术及其应用实践，旨在培养学生的科研能力和创新思维。KnowledgeGraphCourse提供丰富的学习资源与互动平台，助力学生掌握前沿科技，推动学术研究和行业进步。 针对研究生、研究人员及工程师的系统性知识图谱课程介绍如下： **东南大学《知识图谱》研究生课程** - **时间**: 春季学期（2月下旬至5月中旬） - **地点**: 东南大学九龙湖校区 ### 第1讲 知识图谱概论 日期：2019年3月1日, 2019年3月8日 内容： - 知识图谱的起源和发展 - 知识图谱与深度学习的区别和联系 - 知识图谱、关系数据库及传统专家库之间的对比分析 - 知识图谱的本质及其核心价值探讨 - 介绍知识图谱的技术体系框架 - 典型的知识图谱案例分享 - 探讨知识图谱的应用场景 ### 第2讲 知识表示 日期：2019年3月15日 内容： - 概述知识表示的概念和重要性 - 介绍语义网络、产生式系统框架等经典方法以及形式化概念分析的理论基础 - 探讨描述逻辑与本体语言在现代知识图谱中的应用 - 统计学视角下的表示学习技术 ### 第3讲 知识建模 日期：2019年3月15日, 2019年3月22日 内容： - 深入讲解本体的概念及其在知识图谱中的作用 - 探讨知识建模的方法，包括但不限于本体工程和本体学习技术 课程资料下载链接未提供，请直接联系授课教师获取。
     
  • 武汉大学知识图谱课程PPT
    优质
    本PPT为武汉大学开设的知识图谱课程资料，涵盖了知识图谱的基本概念、构建方法及应用实例等内容，旨在帮助学生系统学习和掌握知识图谱技术。 武汉大学的知识图谱课程PPT提供了系统且详细的讲解内容。
     
  • 清华大学知识图谱研讨会 PDF与PPT资料
    优质
    简介：本资料集包含了来自清华大学举办的关于知识图谱技术及其应用的研讨会中的PDF和PPT文件，内容涵盖了理论探讨、实际案例分析等多个方面。 这是知识图谱研究青年学者研讨会（清华大学）。汇报PPT包括： - 冯岩松：csk_akbc - 韩先培：青年知识图谱研讨会 - 刘康：知识图谱讨论会 - 刘知远：大规模知识图谱表示学习的趋势与挑战_青年研讨会 - 漆桂林：知识库构建和推理技术及工具介绍 - 王昊奋：KG Applications for vertical sectors - 王泉：知识图谱学术研讨会 - 王志春：知识图谱研讨会 - 邹磊：rdf_natural_language 希望文章对你有所帮助，同时可以参考我的一篇博文《知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结》。
     
  • 关于知识图谱技术的PPT
    优质
    本PPT旨在探讨和讲解知识图谱技术的核心概念、构建方法及其在信息检索与推荐系统中的应用，为观众提供深入理解这一领域的视角。 知识图谱是由谷歌率先提出的一种大规模语义网络知识库，其关键技术包括语义网和领域本体。Knowledge Graph是一个结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。它的基本组成单位是“实体－关系－尾实体”三元组以及实体的属性值对。这些实体通过各种关系互相连接，形成了一个复杂的网络状的知识体系。从本质上讲，Knowledge Graph是以结构化的海量语义三元组为基础构建起来的。
     
  • 大规模知识图谱的表示学习
    优质
    《大规模知识图谱的表示学习》探讨了如何有效地将大规模知识图谱中的语义信息转化为低维度向量空间表达的技术与方法，旨在提升知识推理和推荐系统的性能。 清华大学的刘知远在CCF ADL第65期《知识图谱前沿》上进行了1.5小时的报告，《Representation Learning for Large-Scale Knowledge Graphs》，并展示了相关的演示文稿。
     
  • 知识图谱的构建与实战PPT
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了知识图谱的概念、结构和应用场景，并详细讲解了从数据收集到实体识别、关系抽取等环节的知识图谱构建流程及实战技巧。 知识图谱构建与实战PPT介绍了如何创建和应用知识图谱的相关技术和方法。
     
  • 知识图谱入门指南
    优质
    《知识图谱入门指南》旨在为初学者提供全面的知识图谱基础理论与实践操作指导，帮助读者快速掌握构建和应用知识图谱的核心技能。 本段落主要介绍知识图谱的背景，并探讨如何构建知识图谱、现阶段知识图谱的主要应用场景以及所需使用的方法，是一篇综述性文章。