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人工智能
知识图谱构建方法与技术(金融行业)
2255 次浏览
52 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
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