知识图谱系列：如何搭建知识图谱？

知识图谱的概念首先是由谷歌提出，其目的是描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，在实际搭建过程中，主要包括知识抽取、知识融合、知识储存、知识检索、知识推理、知识问答等六步。目前在NLP、数字图书馆、数据挖掘、智能问答、语义搜索中广泛应用。

很多初学者认为知识图谱的入门学习比较难，因为知识图谱的技术栈比较长，并且涉及到NLP、ML、Database、知识工程等多个学科知识，就会拉长学习时间，并且在众多的模块中，找不到重点。最后越学越累……

其实掌握了方法，知识图谱的学习并不算难。

学习的第0步，就需要有python编程基础、线性代数和概率论的基础，以及深度学习基础知识（CNN、RNN）等。

第1步，从理论上来说，掌握以知识图谱为代表的知识工程的基本问题和基本方法，系统性的掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理，了解知识图谱领域的前沿发展态势。

第2步，从实践上来说，学会使用经典的知识图谱相关软件，编程实现知识图谱各阶段经典算法，掌握知识图谱案例发展脉络，能够简单实现基于知识图谱的问答系统。

深蓝学院倾心打磨了《知识图谱理论与实践》课程，由于受疫情影响，我们基于以往6期的知识图谱线下课程，迭代精品线上课程。由业内耕耘多年、实战经验丰富的讲师团队授课，实践项目贯穿学习全过程。

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