知识图谱(Knowledge Graph, KG)是知识工程的重要分支之一,它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。

知识图谱从出现到现在,衍生出了许多独立的研究方向,并在众多实际工程项目和大型系统中发挥着不可替代的重要作用。

如今,知识图谱已经成为认知和人工智能日益流行的研究方向,受到学术界和工业界的高度重视。

这次我整理了130页知识图谱综述论文+152+知识图谱论文+2节顶会大咖讲解的《知识图谱---研究、概述以及未来应用场景》(含52页课件),系统化的梳理知识图谱,值得收藏。

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 综述介绍

综述由18位学者共同撰写了一篇《知识图谱》综述论文,讲述了知识图谱的创建、丰富、质量评估、细化和发布的方法,有130页pdf。

此次全面介绍知识图谱: 描述它们的基本数据模型以及如何查询它们;讨论与schema, identity, 和 context相关的表征;介绍可用于创建和充实图形结构数据的各种技术;并提供在实践中发现的现有知识图谱的概述。

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 论文


并且我还整理了152篇知识图谱论文合集(含经典论文、CCF2023、AAAI2023知识图谱论文),全是pdf格式,非常方便。


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 课程内容


另外我还特地邀请了两次顶会大咖给大家做了两节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》,时长2小时,干货满满。


0.01解锁2节《知识图谱研究、概述以及未来应用场景》

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第一节课程:知识图谱与多模态技术基础研究与未来应用

一、背景和应用
• 定义
• 应用场景

二、知识图谱的分类
• 按照场景分类
• 按照时间分类

三、知识图谱构建
• 知识从哪来?

• 知识图谱补全

四、知识表示学习
• 知识怎么被计算机所知?

五、图谱API服务
• API服务

六、总结和学习路径


第二节课:知识图谱概述极其应用场景(9月26号晚20:00直播)


1、知识图谱基础研究

2 、多模态基础研究

3、大模型与知识图谱的未来研究与应用

4、未来方向


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