唐宇迪 知识图谱实战系列(Python版)

资料

第八章：医学糖尿病数据命名实体识别

第九章：基于图模型的行人重识别架构分析

第六章：文本关系抽取实践

第七章：金融平台风控模型实践

第三章：Neo4j数据库实战

第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战

第四章：使用python操作neo4j实例

第五章：基于知识图谱的医药问答系统实战

第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析

额外补充

1 课程介绍.mkv 47.25M

10 graph-embedding的作用与效果.mkv 37.10M

11 金融领域图编码实例.mkv 27.34M

12 视觉领域图编码实例.mkv 28.13M

13 图谱知识融合与总结分析.mkv 38.91M

14 Neo4j图数据库介绍.mkv 37.06M

15 Neo4j数据库安装流程演示.mkv 20.39M

16 可视化例子演示.mkv 31.49M

17 创建与删除操作演示.mkv 21.97M

18 数据库更改查询操作演示.mkv 21.28M

19 使用Py2neo建立连接.mkv 30.09M

2 知识图谱通俗解读.mkv 38.23M

20 提取所需的指标信息.mkv 50.06M

20 在图中创建实体.mkv 38.21M

21 根据给定实体创建关系.mkv 42.67M

22 项目概述与整体架构分析.mkv 33.27M

23 医疗数据介绍及其各字段含义.mkv 109.61M

24 任务流程概述.mkv 30.69M

25 环境配置与所需工具包安装.mkv 36.03M

26 提取数据中的关键字段信息.mkv 52.11M

27 创建关系边.mkv 33.27M

28 打造医疗知识图谱模型.mkv 52.38M

29 加载所有实体数据.mkv 31.24M

3 知识图谱在搜索引擎中的应用.mkv 31.80M

30 实体关键词字典制作.mkv 27.82M

31 完成对话系统构建.mkv 34.47M

32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mkv 24.24M

33 LTP工具包概述介绍.mkv 47.57M

34 pyltp安装与流程演示.mkv 40.22M

35 得到分词与词性标注结果.mkv 40.52M

36 依存句法概述.mkv 25.83M

37 句法分析结果整理.mkv 33.04M

38 语义角色构建与分析.mkv 46.84M

39 设计规则完成关系抽取.mkv 55.96M

4 知识图谱在医疗领域应用实例.mkv 82.23M

40 竞赛任务目标.mkv 22.52M

41 图模型信息提取.mkv 30.72M

42 节点权重特征提取(PageRank).mkv 36.86M

43 deepwalk构建图顶点特征.mkv 53.56M

44 各项统计特征.mkv 47.92M

45 app安装特征.mkv 43.72M

46 图中联系人特征.mkv 58.81M

47 数据与任务介绍.mkv 23.03M

48 整体模型架构.mkv 17.04M

49 数据-标签-语料库处理.mkv 32.66M

5 金融与推荐领域的应用.mkv 31.02M

50 输入样本填充补齐.mkv 30.24M

51 训练网络模型.mkv 46.34M

52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mkv 86.24M

53 行人重识别要解决的问题.mkv 21.74M

54 挑战与困难分析.mkv 37.49M

55 评估标准rank1指标.mkv 18.63M

56 map值计算方法.mkv 19.58M

57 triplet损失计算实例.mkv 39.12M

58 Hard-Negative方法应用.mkv 38.09M

59 关键点位置特征构建.mkv 23.71M

6 数据获取分析.mkv 48.44M

60 图卷积与匹配的作用.mkv 24.14M

61 局部特征热度图计算.mkv 31.28M

62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mkv 39.18M

63 图卷积模块实现方法.mkv 47.77M

64 图匹配在行人重识别中的作用.mkv 31.14M

65 整体算法框架分析.mkv 28.10M

66 数据集与环境配置概述.mkv 44.91M

67 局部特征准备方法.mkv 52.09M

68 得到一阶段热度图结果.mkv 39.02M

69 阶段监督训练.mkv 72.86M

70 初始化图卷积模型.mkv 38.52M

71 mask矩阵的作用.mkv 47.79M

72 邻接矩阵学习与更新.mkv 44.30M

73 基于拓扑结构组合关键点特征.mkv 61.38M

74 图匹配模块计算流程.mkv 73.88M

75 整体项目总结.mkv 63.98M

76 RNN网络模型解读.mkv 27.49M

77 序列网络模型概述分析.mkv 25.00M

78 工作原理概述.mkv 10.49M

79 注意力机制的作用.mkv 21.74M

8 数据关系抽取分析.mkv 37.47M

80 加入attention的序列模型整体架构.mkv 25.14M

81 TeacherForcing的作用与训练策略.mkv 19.97M

82 卷积神经网络应用领域.mkv 27.01M

83 卷积的作用.mkv 22.79M

84 卷积特征值计算方法.mkv 23.02M

85 得到特征图表示.mkv 20.81M

86 步长与卷积核大小对结果的影响.mkv 26.83M

87 边缘填充方法.mkv 18.66M

88 特征图尺寸计算与参数共享.mkv 44.80M

89 池化层的作用.mkv 13.19M

9 常用NLP技术点分析.mkv 38.71M

90 整体网络架构.mkv 26.20M

91 VGG网络架构.mkv 20.39M

92 残差网络Resnet.mkv 22.25M

93 感受野的作用.mkv 37.45M

知识图谱实战系列(Python版) – 目录.pdf 1.15M