课程时长：3天

第一部分：知识图谱关键技术及应用

　　1.1. 知识图谱架构

　　1.2. 知识抽取算法

　　1.3. 知识图谱向量化

　　1.4. 关系抽取算法

　　1.5. 图数据库Neo4j

　　1.6. 图挖掘与图计算

　　1.7. 知识图谱可视化

　　1.8. 知识图谱挖掘与预测

第二部分：自然语言处理NLP

　　2.1. 词法分析-开源包NLTK、Foolnltk

　　2.2. 语法分析-CFG、PCFG

　　2.3. 词向量-word2vec、gensim

　　2.4. 语言模型-n-gram、Hanlp

　　2.5. 主题模型-LDA

　　2.6. 情感分析

　　2.7. 关键字树

第三部分 概率图计算与CRF

　　3.1. 概率图模型PGM

　　3.2. HMM—>MEMEMMCRF

　　3.3. CRF

　　3.4. LSTM+CRF

　　3.5. 高阶CRF与动态CRF及高级应用