課程時長：3天

第一部分：知識圖譜關鍵技術及應用

　　1.1. 知識圖譜架構

　　1.2. 知識抽取算法

　　1.3. 知識圖譜向量化

　　1.4. 關系抽取算法

　　1.5. 圖數據庫Neo4j

　　1.6. 圖挖掘與圖計算

　　1.7. 知識圖譜可視化

　　1.8. 知識圖譜挖掘與預測

第二部分：自然語言處理NLP

　　2.1. 詞法分析-開源包NLTK、Foolnltk

　　2.2. 語法分析-CFG、PCFG

　　2.3. 詞向量-word2vec、gensim

　　2.4. 語言模型-n-gram、Hanlp

　　2.5. 主題模型-LDA

　　2.6. 情感分析

　　2.7. 關鍵字樹

第三部分 概率圖計算與CRF

　　3.1. 概率圖模型PGM

　　3.2. HMM—>MEMEMMCRF

　　3.3. CRF

　　3.4. LSTM+CRF

　　3.5. 高階CRF與動態CRF及高級應用