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知识图谱（Knowledge Graph）以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础。近来，大规模知识图谱库的研究和应用在学术界和工业界已经引起了足够的重视。随着人工智能的技术发展与应用，知识图谱作为关键技术之一，已被广泛应用于很多行业与领域，如智能搜索、智能问答、个性化推荐人机交互对话系统等领域。 而大规模知识库的构建与应用需要多种技术的支持。其中有一些构建知识图谱的关键技术，比如：知识提取，从一些公开的半结构化、非结构化和第三方结构化数据库的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素；知识表示，通过一定有效手段对知识要素表示，便于进一步处理使用；知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库；知识推理，是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。 而这些构建的关键技术也正是支撑知识图谱应用的核心技术。因此本期公开课，AI科技大本营邀请到了达观数据联合创始人——桂洪冠，为大家讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；然后向大家介绍知识图谱辐射至各行业领域的应用；最后从实践角度讲解知识图谱的关键技术与工具。在课程中还会和大家分享一些知识图谱的构建经验，以及达观在各行业领域系统中开发与应用的案例。 |
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