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知识图谱

结构化知识表示与智能应用

48
总学时
3
学分
5
核心模块
🕸️
项目驱动

课程介绍

本课程系统介绍知识图谱的核心技术和应用实践。学生将掌握知识建模、实体抽取、关系抽取、知识存储与推理等关键技术,能够独立构建和应用知识图谱系统。

通过真实项目实战(如哈利波特知识图谱构建),深入理解知识图谱在智能问答、推荐系统、语义搜索等场景的应用,培养学生构建知识密集型AI应用的能力。

课程大纲

第1模块 · 8学时
知识图谱基础
知识图谱定义、发展历史、应用场景;RDF、RDFS、OWL等知识表示标准
第2模块 · 12学时
知识抽取技术
实体识别(NER)、关系抽取、事件抽取;命名实体识别工具与实践
第3模块 · 10学时
知识存储与推理
图数据库(Neo4j等)、知识融合、知识推理算法
第4模块 · 10学时
知识图谱应用
智能问答系统、语义搜索、推荐系统、知识图谱+大语言模型
第5模块 · 8学时
项目实践
哈利波特知识图谱完整项目:数据获取、实体抽取、关系抽取、图谱构建、应用开发

教学资源

📚
教学材料
课件、教案、参考资料
💻
项目代码
哈利波特知识图谱完整代码
🛠️
工具与平台
Neo4j、Protégé、NLP工具链
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参考文献
经典论文、技术文档