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全部课程 >人工智能  
知识图谱构建方法与技术(金融行业)
330 次浏览  88 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  
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
       
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