知识图谱—考试文档

1.知识图谱概述

1.1人工智能技术发展

1.2知识图谱

1.2.1提出

1.2.2应用场景

1.2.3经典中文知识图谱

1.3语义网

1.4本体概念

2.知识表示

2.1概念

2.2方法

2.2.1早期方法

2.2.2 RDF 三元组表示

下面是三元组表示

2.3自然语言技术

2.4知识图谱建模实践

3.知识抽取

3.1数据获取

3.1.1requests、Beautiful Soup库使用

3.1.2数据爬虫实践代码

3.2实体识别

3.2.1概念

3.2.2挑战

3.2.3数据

3.2.4实体识别流程

3.2.5基于深度学习的实体识别

3.3事件抽取

3.3.1概念

3.3.2实践

3.3.3方法

基于规则
基于模型

4.知识融合

4.1概念

4.2相似度计算

5.知识表示学习

5.1概念

6.知识存储

6.1图数据库

6.2RDF存储

6.3关系型数据库存储

7.知识链接

7.1步骤

7.2实体链接方法

7.2.1实体相关性计算

7.2.2深度学习模型

8.知识图谱实践

8.1图数据库链接

8.2图数据库更新

8.3知识推理

8.4智能问答流程

8.5Pytorch构建模型函数使用