知识图谱：Neo4j图数据库与实体关系抽取培训课程
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培训对象： 知识图谱工程师、NLP算法工程师、图数据库开发者、智能搜索/问答系统设计人员。
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培训目标：
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培训内容介绍：
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一、 知识图谱基础概念： 理解实体、关系、属性的三元组结构，了解知识图谱在搜索、问答、推荐中的应用。
二、 Neo4j安装与使用： 安装Neo4j社区版，熟悉Cypher查询语言，创建节点、关系和属性。
三、 Cypher高级查询： 编写复杂查询匹配多跳关系，使用聚合函数统计图谱信息，实现路径查找和推荐。
四、 图数据建模设计： 根据业务场景设计节点标签和关系类型，遵循图建模最佳实践（避免过度建模）。
五、 批量数据导入： 使用LOAD CSV或Neo4j-import工具批量导入大规模数据，优化导入性能。
六、 命名实体识别（NER）： 使用BERT或Lattice LSTM识别文本中的实体，准备知识抽取的数据基础。
七、 关系抽取（RE）方法： 实现基于规则的关系抽取，使用远程监督方法生成训练数据，训练关系分类模型。
八、 联合抽取模型： 了解CasRel等联合抽取实体和关系的端到端模型，简化抽取流程。
九、 知识融合与对齐： 处理实体消歧、共指消解，对齐不同来源的同一实体，构建融合知识图谱。
十、 图算法与应用： 使用Neo4j GDS库计算PageRank、社区发现、最短路径，挖掘图谱价值。
十一、 基于图谱的问答系统： 解析自然语言问题转换为Cypher查询，从图谱中检索答案返回。
十二、 实战项目：领域知识图谱构建： 针对特定领域（医疗、金融、法律）构建知识图谱，并开发查询或问答应用。
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