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人工智能
知识图谱构建方法与技术（金融行业）
2498 次浏览
55 次
邹老师
某人工智能技术公司创始人
时间地点：
北京
上海 深圳根据报名开班
课程费用：
5000元/人
报公开课
要内训
企业内训：
可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册
认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：
在线考试
能力分析，给出学习建议
合格者颁发证书，作为职业技能资格证明
本课程结合金融行业的应用场景，讲解如何基于知识图谱对已有的知识进行整理，构建有效的知识图谱，支持深度的知识应用。
培训目标：
了解知识图谱基本概念
学习知识表示与建模方法
学习知识抽取方法
学习知识融合与加工方法
学习如何应用知识图谱构建有用的知识架构
结合实际案例学习知识图谱的应用过程与技术
培训对象：
数据分析师、人工智能工程师、行业知识专家
学员基础：
了解数据分析和人工智能的基础知识
授课方式：
定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练
培训
内容：2天
知识图谱基础—知识表示与建模（金融行业案例）
知识表示概述
知识表示框架
数据模型设计方法
金融企业数据模型设计
金融企业数据主题域设计—企业风险知识图谱
知识图谱核心技术：知识源数据的获取（金融行业案例）
结构化数据的获取
非结构化数据的获取
将mysql数据导出为图谱源数据
股票吧信息爬取实战
使用爬虫获取企业法人等信息
获取企业风险知识图谱源数据
知识图谱核心技术：知识抽取（金融行业案例）
知识抽取概述
实体抽取技术：基于命名实体、基于关键词
关系抽取技术
事件抽取技术
使用hanlp抽取法人名称、企业名称等信息
使用TextRank算法完成知识抽取
使用句法依存算法关系抽取
基于模板完成事件抽取
知识图谱核心技术：知识融合（金融行业案例）
知识融合概述
实体统一
实体消歧
知识合并
使用jieba完成公司名的实体统一
使用tf-idf完成实体消歧
知识图谱核心技术：知识加工（金融行业案例
知识加工概述
本体构建
知识推理
知识图谱核心技术：知识存储
知识存储常用数据库
图数据库neo4j
neo4j的安装与部署
neo4j实战操作
使用neo4j工具导入知识图谱
案例1：使用neo4j从零搭建简单的金融知识图谱
项目背景
数据模型设计
使用爬虫获取原始数据
构建知识图谱
展示知识图谱
使用neo4j完成知识推理
案例2：基于金融知识图谱的问答机器人
项目背景
项目架构
基于检索与知识图谱相结合的功能模块
基于句子相似度的功能模块
项目展示
案例3：基于法律领域的知识图谱
项目背景
数据模型设计
原始数据获取
构建知识图谱
展示知识图谱
报公开课
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