项目实践:从0开始搭建基于知识图谱的问答系统(医疗领域)

AI 12个月前 admin
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近几年,知识图谱迅速发展,已经在语义搜索、问答系统、智能客服、个性化推荐等通用领域得到较为广泛的应用,同时在金融证券、医疗、电商、司法和教育等垂直领域也逐渐落地。
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(知识图谱产业图,来源:艾瑞)

学术界对于知识图谱的研究比较高大上,但是在实际落地中,更重要的是偏工程的基础设施。比如本体的构建时,企业借用ppt/excel就能够完成,不一定需要用到Protégé。

阿里、腾讯、百度等大厂、以及脉脉、企查查、明略数据等一百多家企业竞相招募知识图谱算法工程师。然而,国内鲜有基础扎实,理论系统的知识图谱算法工程师,该领域的人才是各名企争抢的对象。但是因为它多学科交叉融合的方向,涉及到语义网、数据库、NLP、机器学习等多个学科,入门的门槛相对偏高。多数入门者通常抓不住重点,耗费大量时间依然停留在知识图谱知识体系的表面。
基于此,深蓝学院教研团队推出了『知识图谱理论与实践』线上课程。课程系统讲解各个知识图谱生命周期的主流方法,并最终完成问答系统的实践项目,帮助大家高效入门知识图谱,系统学习整个知识图谱框架体系、落地方法、应用场景。
(问答系统介绍)
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专业的授课老师
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曾博,高校教师,中科院自动化所模式识别国家重点实验室博士。主要研究方向信息抽取、知识图谱、自然语言处理,迄今在包括ACL、EMNLP、COLING、IJCAI等国际顶级会议上发表多篇学术论文,曾获得COLING、CCL最佳论文奖。主持国家自然科学基金青年基金、湖南省自然科学基金等项目,参与了国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划(973计划)及华为等多个科研项目,具有丰富的知识图谱落地实践经验。

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科学系统的学习内容
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实践项目
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在细致讲解体系构建知识获取知识融合知识存储和查询知识推理知识问答系统等核心技术的同时,结合实践项目,让大家对知识图谱有更透彻的理解。

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基于以往6期线下课程,迭代精品线上课程。

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第六期集训(北京场)班级同学合影
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(第一、二期线下课程老师答疑环节)
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学后收获
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理论上
1、掌握以知识图谱为代表的知识工程的基本问题和基本方法;
2、系统性地掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理;
3了解知识图谱领域的前沿发展态势。
实践上
1、学会使用经典的知识图谱相关软件;
2、程实现知识图谱各阶段经典算法 ;
3、掌握知识图谱案例研发脉络;

4、能简单实现基于知识图谱的问答系统。

抢占学习名额

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原文始发于微信公众号(老刘说NLP):项目实践:从0开始搭建基于知识图谱的问答系统(医疗领域)

版权声明:admin 发表于 2023年10月25日 上午11:44。
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