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典型知识图谱 -1.7 知识图谱应用场景 -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论A.pdf) [partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论B.pdf) [partC](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论C.pdf) -## 第2讲 知识表示 (2019年3月15日) +## 第0讲 课程介绍(2025年02月21日) +**课件下载**:[2025-pub-0课程介绍.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E4%BB%8B%E7%BB%8D.pdf) +## 第1讲 知识图谱概论 (2025年02月21日,02-28,03-07) +1.1 认知智能的知识图谱视角浅析 ++ 知识视角的认知智能 ++ 知识图谱本质 ++ 知识图谱的演化和形成过程 ++ 知识图谱 VS 深度学习 ++ 知识图谱 VS 传统知识库 VS 数据库 ++ 知识图谱应用场景 ++ 知识图谱本质和核心价值 + +1.2 知识图谱的技术体系剖析 ++ 知识抽取 ++ 知识融合 ++ 知识表示学习 ++ 知识推理 ++ 知识存储 + +1.3 知识图谱的瓶颈、问题和挑战的思考 ++ 知识获取挑战 ++ 知识质量挑战 ++ 知识的智能应用挑战 + +**课件下载**: +[2025-partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1-%E7%90%86%E8%AE%BA-%E6%8A%80%E6%9C%AF-%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98A.pdf) +[2025-partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1-%E7%90%86%E8%AE%BA-%E6%8A%80%E6%9C%AF-%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98B.pdf) +## 第2讲 知识表示 (2025年03月07日) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 + 语义网络 -+ 产生式系统 ++ 产生式系统 + 框架系统 + 概念图 -+ 形式化概念分析 ++ 形式概念分析 + 描述逻辑 + 本体 + 本体语言 -+ 统计表示学习 ++ 知识图谱表示学习 -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-2知识表示.pdf) +**课件下载**:[2025-pub-2知识表示.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-2知识表示.pdf) +## 第3讲 知识建模 (2025年03月14日) +3.1 本体 +3.2 知识建模方法 ++ 本体工程 ++ 本体学习 ++ 知识建模工具 ++ 知识建模实践 + +**课件下载**:[2025-pub-3知识建模.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-3知识建模.pdf) + + +## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法(2025年03月14日) +4.1 问题分析 ++ 知识抽取场景 ++ 知识抽取挑战 + +4.2 知识抽取场景和方法 ++ 面向结构化数据的知识抽取 ++ 面向半结构化数据的知识抽取 ++ 面向无结构化数据的知识抽取 + +**课件下载**:[2025-pub-4知识抽取问题与方法.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-4%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96%E9%97%AE%E9%A2%98%E4%B8%8E%E6%96%B9%E6%B3%95.pdf) +## 第5讲 知识抽取:实体识别(2025年03月21日) +5.1 实体识别基本概念 +5.2 基于规则和词典的实体识别方法 +5.3 基于机器学习的实体识别方法 +5.4 基于深度学习的实体识别方法 +5.5 基于半监督学习的实体识别方法 +5.6 基于迁移学习的实体识别方法 +5.7 基于预训练的实体识别方法 +5.8 实体识别研究前沿进展 + + +**课件下载**:[2025-pub-5知识抽取-实体识别.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-5%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB.pdf) +**课件下载**:[2025-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-5-1%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%BF%9B%E5%B1%952025.pdf) + +## 第6讲 知识抽取:关系抽取(2025年03月28日) +6.1 关系抽取简介 +6.2 语义关系 +6.3 关系抽取中的特征 +6.4 关系抽取数据集 +6.5 基于模板的关系抽取 +6.6 有监督实体关系抽取 +6.7 弱监督实体关系抽取 +6.8 远程监督实体关系抽取 +6.9 无监督实体关系抽取 +6.10 基于深度学习/强化学习的关系抽取 + +**课件下载**:[2025-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%8A%BD%E5%8F%96.pdf) + +## 第7讲 知识抽取:事件抽取(2025年04月11日) +7.1 事件抽取基本概念 +7.2 事件抽取方法 ++ 基于规则和模板的事件抽取方法 ++ 基于机器学习的事件抽取方法 ++ 基于深度学习的事件抽取方法 ++ 基于知识库的事件抽取方法 + +7.3 金融领域事件抽取系统实现 +7.4 事理图谱的研究与应用 +7.5 从经典到大模型的范式 + +**课件下载**:[2025-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf) +**课件下载**:[2025-pub-7-1 知识抽取-事件抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-7-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E4%BB%8E%E7%BB%8F%E5%85%B8%E5%88%B0%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%8C%83%E5%BC%8F(20231201-%E5%8D%8E%E4%B8%BA).pdf) + +## 第8讲 知识融合(2025年04月18日) +8.1 知识异构 +8.2 本体匹配 +8.3 匹配抽取和匹配调谐 +8.4 实例匹配 +8.5 大规模实体匹配处理 +8.6 知识融合应用实例 + +**课件下载**:[2025-pub-8 知识融合.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合.pdf) + +## 第9讲 知识图谱与大语言模型前沿进展(2025年04月25日) +9.1 KG for LLM ++ Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge Graph-Based Retrofitting ++ FactCHD: Benchmarking Fact-Conflicting Hallucination Detection ++ OneKE ++ Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey ++ Knowledge Graph-Enhanced Large Language Models via Path Selection ++ Knowledge Graph Enhanced Large Language Model Editing ++ Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Robust Question Answering ++ OntoFact: Unveiling Fantastic Fact-Skeleton of LLMs via Ontology-Driven Reinforcement Learning ++ Unveiling factuality and injecting knowledge for LLMs via reinforcement learning and data proportion + +9.2 LLM for KG ++ Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap ++ ConsistNER: Towards Instructive NER Demonstrations for LLMs with the Consistency of Ontology and Context ++ InstructNER: Boosting Textural NER with Synthetic Image and Instructive Alignment ++ Boosting LLMs With Ontology-Aware Prompt For NER Data Augmentation ++ Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models ++ KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models + +**课件下载**:[2025-pub-9 知识图谱与大模型前沿进展.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-9%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%BF%9B%E5%B1%95.pdf) + + + +## 第0讲 课程介绍 (2024年02月22日) +**课件下载**:[2024-pub-0课程介绍.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-0课程介绍.pdf) + + +## 第1讲 知识图谱概论 (2024年02月29日,03-08,03-14) +1.1 认知智能的知识图谱视角浅析 ++ 知识视角的认知智能 ++ 知识图谱本质 ++ 知识图谱的演化和形成过程 ++ 知识图谱 VS 深度学习 ++ 知识图谱 VS 传统知识库 VS 数据库 ++ 知识图谱应用场景 ++ 知识图谱本质和核心价值 + +1.2 知识图谱的技术体系剖析 ++ 知识抽取 ++ 知识融合 ++ 知识表示学习 ++ 知识推理 ++ 知识存储 + +1.3 知识图谱的瓶颈、问题和挑战的思考 ++ 知识获取挑战 ++ 知识质量挑战 ++ 知识的智能应用挑战 + +**课件下载**: +[2024-partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战A.pdf) +[2024-partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战B.pdf) +[2024-partC](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战C.pdf) + + +## 第2讲 知识表示 (2024年03月21日) +2.1 知识表示概念 +2.2 知识表示方法 ++ 语义网络 ++ 产生式系统 ++ 框架系统 ++ 概念图 ++ 形式概念分析 ++ 描述逻辑 ++ 本体 ++ 本体语言 ++ 知识图谱表示学习 + +**课件下载**:[2024-pub-2知识表示.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-2知识表示.pdf) + -## 第3讲 知识建模 (2019年3月15日,2019年3月22日) +## 第3讲 知识建模 (2024年03月21日) 3.1 本体 -3.2 知识建模方法 +3.2 知识建模方法 + 本体工程 + 本体学习 + 知识建模工具 + 知识建模实践 -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-3知识建模.pdf) - -## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法(2019年3月22日) -4.1 知识抽取场景 -4.2 知识抽取挑战 -4.3 面向结构化数据的知识抽取 -4.4 面向半结构化数据的知识抽取 -4.5 面向非机构化数据的知识抽取 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-4知识抽取-问题和方法.pdf) - -## 第5讲 知识抽取:数据采集(2019年3月29日) -5.1 数据采集原理和技术 -+ 爬虫原理 -+ 请求和响应 -+ 多线程并行爬取 -+ 反爬机制应对 -5.2 数据采集实践 -+ 百科 论坛 社交网络等爬取实践 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-5知识抽取-数据获取.pdf) - -## 第6讲 知识抽取:实体识别(2019年3月29日) -6.1 实体识别基本概念 -6.2 基于规则和词典的实体识别方法 -6.3 基于机器学习的实体识别方法 -6.4 基于深度学习的实体识别方法 -6.5 基于半监督学习的实体识别方法 -6.6 基于迁移学习的实体识别方法 -6.7 基于预训练的实体识别方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-6知识抽取-实体识别.pdf) - -## 第7讲 知识抽取:关系抽取(2019年4月19日,2019年4月26日) -7.1 关系基本概念 -7.2 语义关系 -7.3 关系抽取的特征 -7.4 关系抽取数据集 -7.5 基于监督学习的关系抽取方法 -7.6 基于无监督学习的关系抽取方法 -7.7 基于远程监督的关系抽取方法 -7.8 基于深度学习/强化学习的关系抽取方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-7知识抽取-关系抽取.pdf) - -## 第8讲 知识抽取:事件抽取(2019年3月29日) -8.1 事件抽取基本概念 -8.2 基于规则和模板的事件抽取方法 -8.3 基于机器学习的事件抽取方法 -8.4 基于深度学习的事件抽取方法 -8.5 基于知识库的事件抽取方法 -8.6 基于强化学习的事件抽取方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-8知识抽取-事件抽取.pdf) - -## 第9讲 知识融合(2019年4月28日) -9.1 知识异构 -9.2 本体匹配 -9.3 匹配抽取和匹配调谐 -9.4 实体匹配 -9.5 大规模实体匹配处理 -9.6 知识融合应用实例 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-9知识融合.pdf) - -## 第10讲 知识图谱表示学习(2019年5月5日) -10.1 知识表示学习概念 -10.2 基于距离的表示学习模型 -10.3 基于翻译的表示学习模型 -10.4 基于语义的表示学习模型 -10.5 融合多源信息的表示学习模型 -10.6 知识图谱表示学习模型的评测 -10.7 知识图谱表示学习前沿进展和挑战 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-10知识图谱表示学习.pdf) - -## 第11讲 知识存储(2019年5月10日) -11.1 知识存储概念 -11.2 图数据库管理系统、模型、查询语言 -11.3 RDF数据库管理系统、模型、查询语言 -11.4 基于关系型数据库的知识存储 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11知识存储.pdf) - -## 第12讲 基于知识的智能问答(2019年5月10日) -12.1 智能问答基础 -12.2 问题理解 -12.3 问题求解 -12.4 基于模板的知识问答方法 -12.5 基于语义分析的知识问答方法 -12.6 基于深度学习的知识问答方法 -12.7 IBM Watson原理和技术剖析 -12.8 微软小冰的原理和技术剖析 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-12知识问答-微软小冰.pdf) - -## 第13讲 实体链接(2019年5月17日) -13.1 实体链接基本概念 -13.2 基于概率生成模型的实体链接方法 -13.3 基于主题模型的实体链接方法 -13.4 基于图的实体链接方法 -13.5 基于深度学习的实体链接方法 -13.6 基于无监督的实体链接方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-13实体链接.pdf) - -## 第14讲 知识推理(2019年5月17日) -14.1 知识推理基础概念 -14.2 基于逻辑的知识推理方法 -14.3 基于统计学习的知识推理方法 -14.4 基于图的知识推理方法 -14.4 基于神经网络的知识推理方法 -14.5 多种方法混合的知识推理方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-14知识推理.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-3知识建模.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-3知识建模.pdf) + + +## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法(2024年03月28日) +4.1 问题分析 ++ 知识抽取场景 ++ 知识抽取挑战 + +4.2 知识抽取场景和方法 ++ 面向结构化数据的知识抽取 ++ 面向半结构化数据的知识抽取 ++ 面向无结构化数据的知识抽取 + +**课件下载**:[2024-pub-4知识抽取问题与方法.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024pub-4知识抽取问题与方法.pdf) + +## 第5讲 知识抽取:实体识别(2024年03月28日) +5.1 实体识别基本概念 +5.2 基于规则和词典的实体识别方法 +5.3 基于机器学习的实体识别方法 +5.4 基于深度学习的实体识别方法 +5.5 基于半监督学习的实体识别方法 +5.6 基于迁移学习的实体识别方法 +5.7 基于预训练的实体识别方法 +5.8 实体识别研究前沿进展 +5.9 从经典到大模型的范式 + +**课件下载**:[2024-pub-5知识抽取-实体识别.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5知识抽取-实体识别.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-5知识抽取-从经典到大模型的范式.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5知识抽取-从经典到大模型的范式.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf) + +## 第6讲 知识抽取:关系抽取(2024年04月11日) +6.1 关系抽取简介 +6.2 语义关系 +6.3 关系抽取中的特征 +6.4 关系抽取数据集 +6.5 基于模板的关系抽取 +6.6 有监督实体关系抽取 +6.7 弱监督实体关系抽取 +6.8 远程监督实体关系抽取 +6.9 无监督实体关系抽取 +6.10 基于深度学习/强化学习的关系抽取 + +**课件下载**:[2024-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf) + +## 第7讲 知识抽取:事件抽取(2024年04月25日) +7.1 事件抽取基本概念 +7.2 事件抽取方法 ++ 基于规则和模板的事件抽取方法 ++ 基于机器学习的事件抽取方法 ++ 基于深度学习的事件抽取方法 ++ 基于知识库的事件抽取方法 + +7.3 金融领域事件抽取系统实现 +7.4 事理图谱的研究与应用 + +**课件下载**:[2024-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf) + +## 第8讲 知识融合(2024年04月25日) +8.1 知识异构 +8.2 本体匹配 +8.3 匹配抽取和匹配调谐 +8.4 实例匹配 +8.5 大规模实体匹配处理 +8.6 知识融合应用实例 + +**课件下载**:[2024-pub-8知识融合.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-8知识融合前沿进展.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合前沿进展.pdf) + + +## 第9讲 知识图谱表示学习(2024年04月28日) +9.1 知识表示学习原理及概念 +9.2 知识表示学习方法 ++ 基于翻译的表示学习模型 ++ 基于语义匹配的表示学习模型 ++ 融合多源信息的表示学习模型 + +9.3 知识图谱表示学习模型的评测 +9.4 知识图谱表示学习前沿进展和挑战 + +**课件下载**:[2024-pub-9知识表示学习](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-9知识表示学习.pdf) + + +## 2024-第10讲 KG+LLM论文分享(2024年04月25日,2024年04月28日) +10.1 LLM for KG ++ (KGC)KICGPT: Large Language Model with Knowledge in Context for Knowledge Graph ++ (KGC)Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models ++ (Reasoning)KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models ++ (Reasoning)StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data ++ (Reasoning)Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph ++ (RE)Revisiting Large Language Models as Zero-shot Relation Extractors ++ (RE)Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction ++ (NER)ConsistNER: Towards Instructive NER Demonstrations for LLMs with the Consistency of Ontology and Context ++ (NER)InstructNER: Boosting Textural NER with Synthetic Image and Instructive Alignment ++ (NER)Boosting LLMs with Ontology-Aware Prompt for NER Data Augmentation + +10.2 KG for LLM ++ Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models ++ OntoFact: Unveiling Fantastic Fact-Skeleton of LLMs via Ontology-Driven Reinforcement Learning ++ Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning ++ When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories ++ Knowledge-Augmented Language Model Prompting for Zero-Shot Knowledge Graph Question Answering + +10.3 KG vs LLM ++ LLMs4OL: Large Language Models‌ for Ontology Learning ++ DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning ++ Do PLMs Know and Understand Ontological Knowledge? ++ Can ChatGPT Replace Traditional KBQA Models? An In-depth Analysis of GPT family LLMs’ Question Answering Performance + +**课件下载**:[2024-KG+LLM论文分享](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-KG+LLM论文分享.pdf) + + + +## 2023-第10讲 ChatGPT到KG(2023) +10.1 ChatGPT简介 +10.2 ChatGPT关键技术 +10.3 ChatGPT展望 +10.4 KGCODE团队研究 + + +## 2023-第11讲 ChatGPT相关论文分享(2023年5月5日) +11.1 Prompt简介及其在数据增强方面的应用 ++ Prompt背景介绍 ++ 什么是Prompt ++ Prompt构建 ++ Prompt数据增强 + +11.2 ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用 ++ 论文:通过问题生成和问答评价知识基础对话中的事实一致性 ++ 论文:利用外部知识和自动反馈改进大型语言模型 ++ 论文:大语言模型的主动提示与思维链 ++ 论文:渐进式提示提高大语言模型的推理能力 + +**课件下载**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11Prompt分享.pdf) +**课件下载**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf) +**课件下载百度云链接**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://pan.baidu.com/s/1zl_Ie0_0541Kkt0uDL481Q) 提取码:kgkg +**课件下载百度云链接**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://pan.baidu.com/s/1-5aqKkiT1ot3XYQpmlxSyQ) 提取码:kgkg + +## 第12讲 ChatGPT相关论文分享(2023年5月12日) +12.1 ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用 ++ 论文:大型语言模型不是一个好的少样本信息抽取工具,但对于困难样本是一个好的重排工具 ++ 论文:Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models ++ 论文:Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models + +**课件下载**:[pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf) +**课件下载百度云链接**:[pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf](https://pan.baidu.com/s/136vQ1BUJRQ_HSXZDM7u94g) 提取码:kgkg # 附录A:经典文献选读 @@ -164,9 +368,12 @@ 1. Navigli R, Ponzetto S P. [BabelNet: The automatic construction, evaluation and application of a wide-coverage multilingual semantic network](http://web.informatik.uni-mannheim.de/ponzetto/pubs/navigli12b.pdf). Artificial Intelligence, 2012, 193: 217-250. 1. Auer S, Bizer C, Kobilarov G, et al. [Dbpedia: A nucleus for a web of open data](http://editthis.info/images/swim/d/d8/Dbpedia_-_open_data.pdf). ISWC2007: 722-735. 1. Mitchell T, Cohen W, Hruschka E, et al. [Never-ending learning](https://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=3191513&type=pdf). Communications of the ACM, 2018, 61(5): 103-115. [earlier work](https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI10/paper/viewFile/1879/2201) +1. Nguyen, Dat Ba, et al. [Query-driven on-the-fly knowledge base construction.](http://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/34035/1/p66-nguyen.pdf) Proceedings of the VLDB Endowment 11.1 (2017): 66-79. +1. Speer, Robert, Joshua Chin, and Catherine Havasi. [Conceptnet 5.5: An open multilingual graph of general knowledge](https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI17/paper/download/14972/14051). AAAI2017. + ## 知识表示和建模 -1. Sowa J F. Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. 1999. +1. Sowa J F. [Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations](https://www.aclweb.org/anthology/J01-2006.pdf). 1999. 2. Noy N F, McGuinness D L. [Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology](http://ftp.ksl.stanford.edu/people/dlm/papers/ontology-tutorial-noy-mcguinness.pdf). [another version](http://www.corais.org/sites/default/files/ontology_development_101_aguide_to_creating_your_first_ontology.pdf) ## 知识抽取 @@ -255,6 +462,8 @@ 16. Tang J, Fong A C M, Wang B, et al. [A unified probabilistic framework for name disambiguation in digital library](http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/TKDE12-Tang-Name-Disambiguation.pdf). IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2012, 24(6): 975-987. 17. Zhang Y, Zhang F, Yao P, et al. [Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop](http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/kdd18_yutao-AMiner-Name-Disambiguation.pdf). KDD2018: 1002-1011. 18. Ngomo A C N, Auer S. [LIMES—a time-efficient approach for large-scale link discovery on the web of data](https://www.aaai.org/ocs/index.php/IJCAI/IJCAI11/paper/viewFile/3125/3692). IJCAI2011. +19. Sun, Zequn, Wei Hu, and Chengkai Li. [Cross-lingual entity alignment via joint attribute-preserving embedding.](https://arxiv.org/pdf/1708.05045) International Semantic Web Conference. Springer, Cham, 2017. +20. Hoffart, Johannes, et al. [Robust disambiguation of named entities in text.](https://www.aclweb.org/anthology/D11-1072) Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics, 2011. ## 知识图谱嵌入 @@ -383,7 +592,7 @@ Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Associat 15. Neumann T, Weikum G. [The RDF-3X engine for scalable management of RDF data](https://pure.mpg.de/rest/items/item_1324253/component/file_1324252/content)[J]. The VLDB Journal—The International Journal on Very Large Data Bases, 2010, 19(1): 91-113. ## 人机交互 -1. Ferrucci D A. [Introduction to "this is watson"](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6177724/). IBM Journal of Research and Development, 2012, 56(3.4): 1: 1-1: 15. +1. Ferrucci D A. [Introduction to "this is watson"](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6177724/). IBM Journal of Research and Development, 2012, 56(3.4): 1:1-1:15. 2. Lally A, Prager J M, McCord M C, et al. [Question analysis: How Watson reads a clue](http://www.patwardhans.net/papers/LallyEtAl12.pdf). IBM Journal of Research and Development, 2012, 56(3.4): 2: 1-2: 14. 3. Zhou H, Young T, Huang M, et al. [Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention](https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0643.pdf). IJCAI. 2018: 4623-4629. 4. Zhu Y, Zhang C, Ré C, et al. [Building a large-scale multimodal knowledge base system for answering visual queries](https://pdfs.semanticscholar.org/9563/d6fafb6ba09c082a57e8d9b31494029a45ac.pdf). arXiv:1507.05670, 2015. @@ -392,7 +601,7 @@ Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Associat 7. Cho K, Van Merriënboer B, Gulcehre C, et al. [Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation](http://anthology.aclweb.org/D/D14/D14-1179.pdf). EMNLP2014. 8. Chung J, Gulcehre C, Cho K H, et al. [Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling](https://arxiv.org/abs/1412.3555). arXiv preprint arXiv:1412.3555, 2014. 9. Graves A. [Generating sequences with recurrent neural networks](https://arxiv.org/abs/1308.0850). arXiv preprint arXiv:1308.0850, 2013. -10. + # 附录B:最新进展论文选读(近1年内) 1. Bhatia S, Dwivedi P, Kaur A. That’s Interesting, Tell Me More! [Finding Descriptive Support Passages for Knowledge Graph Relationships](http://sumitbhatia.net/papers/iswc18.pdf). ISWC2018: 250-267. (Best Paper) @@ -416,7 +625,9 @@ Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Associat 19. Zhang S, Dinan E, Urbanek J, et al. [Personalizing Dialogue Agents: I have a dog, do you have pets too?](http://www.aclweb.org/anthology/P18-1205) ACL2018, 1: 2204-2213. 20. Wei Z, Liu Q, Peng B, et al. [Task-oriented dialogue system for automatic diagnosis](http://www.aclweb.org/anthology/P18-2033). ACL2018, 2: 201-207. 21. Sungjoon Park, Donghyun Kim and Alice Oh. [Conversation Model Fine-Tuning for Classifying Client Utterances in Counseling Dialogues](). NAACL2019. -22. Sebastian R. [Neural Transfer Learning for Natural Language Processing](http://ruder.io/thesis/neural_transfer_learning_for_nlp.pdf). PhD Thesis. National University of Ireland, 2019. +22. Sebastian R. [Neural Transfer Learning for Natural Language Processing](http://ruder.io/thesis/neural_transfer_learning_for_nlp.pdf). PhD Thesis. National University of Ireland, 2019. +23. Cao, Yixin, et al. [Unifying Knowledge Graph Learning and Recommendation: Towards a Better Understanding of User Preferences.](https://arxiv.org/pdf/1902.06236) The World Wide Web Conference. ACM, 2019. [code](https://github.com/TaoMiner/joint-kg-recommender) +24. Rajarshi Bhowmik, Gerard de Melo. [Be Concise and Precise: Synthesizing Open-Domain Entity Descriptions from Facts.] (https://arxiv.org/pdf/1904.07391) The World Wide Web Conference. ACM, 2019. * **---实体识别(ACL)---** 23. Parvez M R, Chakraborty S, Ray B, et al. 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