知识图谱实战系列Python版

古方红糖

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01 课程介绍.mp4
8 B+ S9 L1 X7 t. g! G. E* V9 b8 @" v" C7 ^$ y02 知识图谱通俗解读.mp4
4 }* `6 H  M0 t: ?1 U9 K+ `1 f0 e$ f* u/ p( L0 U- y03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4! @% f) l1 y1 V5 U+ |
04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
: C: @# g1 ?- B0 }05 金融与推荐领域的应用.mp49 P$ n' h7 D0 W+ a9 a- @
06 数据获取分析.mp42 z0 D1 F2 Z) Z% J8 W" D, i
07 数据关系抽取分析.mp4' T* a! g& Q1 [8 F7 A
08 常用NLP技术点分析.mp4+ S1 e- R$ T, V: D4 p7 ^
09 graph-embedding的作用与效果.mp4
/ t7 }5 c: ^8 m7 p- P/ r" R# c) U7 `+ `6 e& Y10 金融领域图编码实例.mp4
% i, v- N6 [! ^2 G& ~" G. [- s11 视觉领域图编码实例.mp4
  |' T9 @/ ~  ^) e3 P5 J9 N6 F9 X: @/ f8 s3 a5 D12 图谱知识融合与总结分析.mp4! [) ?: ]4 D+ Q- N
13 Neo4j图数据库介绍.mp45 L4 u2 t% n0 }$ k
/ v8 u1 ]: ?; I/ e0 f14 Neo4j数据库安装流程演示.mp4
+ }- K' }; |# G2 e/ b" S% D3 o% V% I; T, T2 c15 可视化例子演示.mp4$ `( r1 W1 o: q& D, E2 M; V
6 v# u  V# g8 G, K- B7 s% S+ N" r6 q! X16 创建与删除操作演示.mp4
; N  z1 W9 v" A" R' s% F( }17 数据库更改查询操作演示.mp4; S3 ]: R! s# H- v
- l7 r. `1 z3 k6 u4 L18 使用Py2neo建立连接.mp4
6 O& d* C# c7 p( i1 P2 Z" w$ f$ q) ?* j2 ~( x- E7 S19 提取所需的指标信息.mp48 S; o! a! m/ e7 s
20 在图中创建实体.mp4
# z! ^9 N" p* _9 @1 o5 P1 p21 根据给定实体创建关系.mp4
9 t$ z3 w# h# d8 g& Z+ n& g" l7 r6 y. I4 v" Q22 项目概述与整体架构分析.mp4
% H8 ?2 ?4 h. |* W' R4 q# Y23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
& l2 _  x2 B. `% M/ E6 _* ?24 任务流程概述.mp4) }0 F8 p- @  [
25 环境配置与所需工具包安装.mp4
* V6 \: q! U0 |' k  `3 R5 \9 u26 提取数据中的关键字段信息.mp40 {$ t! W7 i% i/ _6 ?. R
/ `- d" y$ t2 j7 i27 创建关系边.mp4
3 g- E; N, S% |) E3 E7 n! n$ z6 ?% }- M28 打造医疗知识图谱模型.mp4
* B3 `& g3 N9 O: ]9 @1 m' m% Y' u0 @  A, Y29 加载所有实体数据.mp4
$ R& X8 C2 c+ y: J4 K& M+ b& G' o( u5 w/ A% l  B* U- M30 实体关键词字典制作.mp4
: t2 h0 K, D! |, U31 完成对话系统构建.mp4
& X# e( W+ V4 V: _; f1 L% u, G1 u6 I8 f% G* X% i5 O! _32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4# h! v4 D% S: }
33 LTP工具包概述介绍.mp4
5 T' ]) H2 I' Y- N  b2 G; B$ N0 A5 [' @+ t* Z# Y34 pyltp安装与流程演示.mp4
7 G* e8 @: _0 v- z# P; q. O% _6 g  W35 得到分词与词性标注结果.mp4, p1 T( G; n3 n# ]
36 依存句法概述.mp4
- h' ^9 G( X. z& e: B% v" i1 a: b8 S: V/ h6 e37 句法分析结果整理.mp4
* j& m) e5 [  K/ ^4 |: ]* b. V# ^0 q; o38 语义角色构建与分析.mp47 V1 r+ B6 w6 U  q
39 设计规则完成关系抽取.mp4) x# i+ x/ s# _4 ^8 i8 m( q
" _, f& d+ U/ F# z) o5 {, ]40 竞赛任务目标.mp4
1 m# R% w1 F9 E$ x8 Y3 E+ f4 ^41 图模型信息提取.mp42 F2 K- D8 T: H* ~2 O2 `. v) z3 {- T
4 q8 U) ?1 o. p1 ~; s! i42 节点权重特征提取(PageRank).mp4" Z  }* i: K( ~
43 deepwalk构建图顶点特征.mp47 w+ N& h8 G! _. G" V  E
44 各项统计特征.mp4
' _. N( B) \7 `3 M; W45 app安装特征.mp4  F: B7 y' N7 l( m% k4 A* K
46 图中联系人特征.mp4
) q! h9 @9 Z. g& {+ i; l( _4 Z0 t/ {% n3 E47 数据与任务介绍.mp4% _4 I8 |8 ?, L0 g/ O5 d
6 g, d* ~: R7 V, x" a& q9 [) w' @48 整体模型架构.mp4
% K8 i* b! E. C) V7 C49 数据-标签-语料库处理.mp4
8 Z# V$ ~& e. d6 A9 T6 M+ S2 O8 w! G; I- k: s5 z! X( }( t50 输入样本填充补齐.mp47 P; t9 o/ Z! S! b" T5 g
5 Q5 j. L/ j( Z- b51 训练网络模型.mp49 d9 j' r% g8 R' i2 J! g; l2 E
52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4
6 o* C1 f5 c% Y, m; F  a7 v5 F# N2 Q  t; X$ s: P0 a53 行人重识别要解决的问题.mp4
7 }1 `5 P9 G+ Q8 n54 挑战与困难分析.mp4% r+ W- H% |& M& P, h; a2 a
0 T2 [! v+ N, Z' e5 y/ {55 评估标准rank1指标.mp4# d) h0 P+ j  d! h# u! F+ P) W% I7 ]
56 map值计算方法.mp42 q! {( _9 g; K% B
57 triplet损失计算实例.mp4
1 k0 L' U3 g6 C: {0 N' ?- V; R9 h5 O+ r) {' a1 G' p58 Hard-Negative方法应用.mp4+ j& P) }' x- J) y+ x, D
9 a1 Y3 \$ ?( A3 Z! V59 关键点位置特征构建.mp43 C* v, p4 \2 A$ F
, C: i8 y0 e* A+ _60 图卷积与匹配的作用.mp4
1 `( b" c8 l- m" X2 @/ @# r9 k3 [& q: k3 `: D, i! Y61 局部特征热度图计算.mp44 h( @6 t2 R; \8 Q: l1 i0 X
62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
6 j, _2 S4 ]/ C: N' C+ E; E63 图卷积模块实现方法.mp4
' M: `5 e4 F# [+ D3 C( @64 图匹配在行人重识别中的作用.mp45 E# W. T- k, l$ Z% p- [, N$ P
' \. x, |4 B5 k& J: l* |$ k) t, D65 整体算法框架分析.mp4
; C0 M. S+ S+ r: f/ V3 d66 数据集与环境配置概述.mp41 B6 x: I3 Y# o1 j$ c+ D2 C
67 局部特征准备方法.mp4
6 S/ ^& @# \) E) j4 e% }  i+ `' c4 \68 得到一阶段热度图结果.mp4
7 Y9 g1 {1 ?* C7 `9 N69 阶段监督训练.mp45 ~0 h7 S3 {& B; v. C; E+ {
  W# U1 \) R/ s- E- _( t70 初始化图卷积模型.mp47 q1 J! Z: f* w# c  z) K3 d! @
71 mask矩阵的作用.mp4
& z. Q# v! B! Q& s( j- M. E4 Q. J0 C72 邻接矩阵学习与更新.mp4# h, P$ {% d+ U1 \" M
" Y! h& ~7 Z5 l+ K73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
2 ?/ g& s: i  s( ~; Z  h74 图匹配模块计算流程.mp4
' x" w+ {% d+ T, H8 U" v4 ?; M- s4 Z  \8 r75 整体项目总结.mp4) x" Y* w$ @0 k7 m( k* g( {
  q$ g9 z3 X0 w" J, O' w: z$ e3 l76 RNN网络模型解读.mp46 g0 Z. a' [  u
4 E  j2 _  v+ p" S77 序列网络模型概述分析.mp4
! k8 R* O9 N9 ?78 工作原理概述.mp4* u+ \2 L8 p; F& r9 C
79 注意力机制的作用.mp4
6 j0 B8 S: U3 ^4 q80 加入attention的序列模型整体架构.mp4
: `7 g- q3 t; u& Q81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4, [- p* R) r1 W3 G4 r
& X. @$ z7 E/ J3 H" ?5 A82 卷积神经网络应用领域.mp4
( c5 T9 O7 y4 J% A1 A% K. V6 A3 U83 卷积的作用.mp4# z' |! Y# x" W; u
1 ^% I2 X+ o: U; c" h  d0 c84 卷积特征值计算方法.mp4
, K: Y5 S% n' U' i9 ^. e  y3 s" v* u8 d4 `* d85 得到特征图表示.mp4; R) b9 D+ k+ E8 ]
86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4& S& ~! C# N$ r$ B1 i: N* {2 P: a
87 边缘填充方法.mp4
+ k" V" i  X: V88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
/ K- u4 U( c3 M/ Z; _8 E3 a. `! N5 M% R89 池化层的作用.mp49 {+ m1 R  }! y  p( v' f
90 整体网络架构.mp4  q* [4 a) T% Y9 v/ e8 o
91 VGG网络架构.mp4
; L! W" g6 v6 `" r& r2 q) S9 `4 {92 残差网络Resnet.mp45 `2 e3 u& L+ K: C+ K5 _
93 感受野的作用.mp4
% s4 d* O3 }& I; L, D8 `" W- h% C2 J8 H/ J  G1 G2 y/ \: Q资料.zip' u, M* n( u3 c. ~7 I& N" T- f
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