【NLP】如何全面深度学习知识图谱理论与实战，有三AI NLP负责人带学计划出炉
最近几年知识图谱作为人工智能领域很热门的一项技术，已经在不少领域都取得了不少成功的落地案例。不过知识图谱作为人工智能的一个底层技术，确实不如图像，语音等技术一样让人能很直观的感受到它的存在。于是乎，总会被问道：知识图谱到底能干啥？
首先，知识图谱是一种语义表示，可以对现实世界中的实体、概念、属性以及它们之间的关系进行建模；
其次，知识图谱是一种特殊的图数据，它是语义的和可复用的：知识图谱数据一经获取即可被多领域应用重复使用，这也是知识图谱服务的构建动机。
作为一种应用型技术，知识图谱支撑了很多行业中的具体应用。例如：
- 信息检索：搜索引擎中对实体信息的精准聚合和匹配、对关键词的理解以及对搜索意图的语义分析等；
- 自然语言理解：知识图谱中的知识作为理解自然语言中实体和关系的背景信息；
- 问答系统：匹配问答模式和知识图谱中知识子图之间的映射；
- 推荐系统：将知识图谱作为一种辅助信息集成到推荐系统中以提供更加精准的推荐选项；
- 电子商务：构建商品知识图谱来精准地匹配用户的购买意愿和商品候选集合；
- 金融风控：利用实体之间的关系来分析金融活动的风险以提供在风险触发后的补救措施（如联系人等）；
- 公安刑侦：分析实体和实体之间的关系以获得线索等；
- 司法辅助：法律条文的结构化表示和查询来辅助案件的判决等；
- 教育医疗：提供可视化的知识表示，用于药物分析、疾病诊断等；
……
总的来说，知识图谱是一项复杂的工程，其构建过程用到了各种复杂的建模的方法。但是，作为一种底层能力，知识图谱能够为实际业务赋能，因此越来越多的业务公司开始重视并着手搭建自己的知识图谱，作为算法工程师或即将成为算法工程师的你，务必要了解这样一项技术。
你将收获？
搭建基于知识图谱的对话系统
基于深度学习的信息抽取实战
搭建完整的金融风控系统
实体统一与实体消歧
neo4J
.........
课程内容
1
知识图谱基本原理
讲述知识图谱的基本理论，包括概念及应用，知识表示、知识体系、知识抽取、实体链接以及知识推理等。
2
知识抽取实战
包括实体识别、关系抽取与分类等
3
neo4j安装及使用
包括neo4j的原理介绍、neo4j的环境配置及安装、neo4j的数据导入、neo4j cypher的使用以及基于python的neo4j数据查询等。
4
基于知识图谱的对话系统项目实战
基于拥有20万+高质量实体，36万+高质量的实体间关系的图谱，搭建一个基于该图谱的娱乐、信息类的对话系统（KBQA）。
该对话系统包括实体抽取、关系抽取、基于python的neo4j查询、出话模块等，非常接近实际的工业级KBQA。
5
基于知识图谱的金融风控系统项目实战
从知识图谱的搭建流程出发，重点讲述知识图谱的设计原则，例如业务原则、效率原则等，搭建一个有效的金融风控系统。
KBQA 代码
实体识别效果
关系分代码
学习形式
每一节课程，包括视频，参考资料、作业以及答疑四个部分：
1. 视频：虽然视频直播非常的耗时，但考虑到其与学员的互动性比较强，其中还可以穿插笔者工作和学习的一些经验，所以决定采用这种形式作为主要讲解的方式；视频讲解的内容主要包括基本知识讲解和代码讲解，在理论和实践两个层面保证学习效果；
2. 参考资料：网上资料和文章很多，信息繁杂，找到资料并不难，贵在快速找到自己需要的。笔者会精选自己在学习和工作中积累的资料分享给大家，主要包括书籍、论文、代码等；
3. 作业：作业是笔者根据课程内容，精心选择的问题和任务，让学习者能够进一步真正掌握所学知识；
4. 答疑：答疑是课程的重要组成部分，计划期内，针对相应的主题，每周组织一次直播课答疑及讨论。
导师介绍
本次NLP培养计划的导师是小Dream哥。小Dream哥，硕士学历，毕业于华中科技大学，4年以上大型公司NLP实际工作经验。在有三AI生态负责自然语言处理内容，喜欢用朴实的语言介绍复杂的理论和模型，已经更新了数十篇自然语言处理方面的技术文章，基本上涵盖了NLP所需要包含的内容，得到了有三AI读者的认可。
下面是一些代表性的文章：
具体安排
时间安排：计划时间为2021年4月10号至2021年5月15日，每周末全天直播，总课程时长超过40个小时，4月10号正式开课，但课程的学习时间是永久有效的。
答疑：该时期内安排集中直播答疑，小群的交流及答疑，不遗漏问题。
报名时间：即日起至4月17号。
报名人数：为控制学习效果，严格控制接收人数。
费用：599元，即日起至4月17号止8折优惠，即480元，报名附赠有三AI-NLP知识星球，如果已经加入有三AI-NLP知识星球，可以抵扣费用。
报名方式：直接订阅《知识图谱》课程的专栏，专栏链接如下，