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知识图谱与NLP入门与进阶大纲

  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

沈教授
熟练掌握及擅长领域包括机器学习、深度学习、自然语言、语音识别、图像识别、大数据、数据库、搜索引擎、知识图谱、应答机器人、区块链等
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