ChatGPT最近很火，它能够在各种任务中产生人类类似的自然语言响应。知识图谱则可以形成了一个结构化的图谱，可以为ChatGPT的模型提供额外的语义信息，使得模型能够更好地理解和生成自然语言。有以下的帮助：

1、实体识别和链接：知识图谱中的实体节点和关系边缘可以帮助ChatGPT更好地识别和链接文本中的实体，并将其与上下文信息结合起来。

2、层次结构：知识图谱可以表示实体之间的层次结构，这有助于ChatGPT对文本中实体之间的关系进行更好的理解。

3、属性信息：知识图谱可以为实体节点提供属性信息，例如人的年龄、出生日期等，这可以帮助ChatGPT更好地理解文本中的实体。

4、常识推理：知识图谱可以通过实体之间的关系和属性信息进行推理，这可以帮助ChatGPT更好地理解和生成文本，从而生成更加自然和准确的响应。

学习知识图谱可以帮助理解ChatGPT在自然语言处理中的工作原理，并为ChatGPT提供额外的语义信息，从而进一步提高ChatGPT的性能和效果。

但知识图谱是一项庞大而复杂的工程，涉及知识工程、自然语言处理、数据库、机器学习等多个学科的知识。很多初学者受限于知识图谱庞大的知识面，在众多的知识点中很难理清知识体系，往往无从着手学习；并且其技术栈较长，掌握知识图谱整个知识框架需要很长时间；同时，遇到问题时如果得不到及时解答，会逐渐失去热情直至放弃。

基于此，深蓝学院教研团队推出『知识图谱理论与实践』线上课程。课程详细讲解知识图谱各个生命周期的主流方法，让大家系统学习整个知识图谱框架体系、落地方法、应用场景，并最终完成问答系统的实践项目，帮助大家高效入门知识图谱。

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科学系统的学习内容

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实践项目

课程细致讲解理论的同时，结合知识图谱各个阶段的核心技术通过实践项目，帮助大家对知识图谱有更广泛的认识。

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受疫情影响，基于以往6期线下课程，迭代本期精品线上课程

第六期集训（北京场）班级同学合影

（第一、二期线下课程老师答疑环节）

学完课程可以收获

理论上

1、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；

2、系统性的掌握知识图谱生命周期各阶段核心技术原理。

实践上

1、具备编程实现知识图谱各阶段经典算法 ；

2、学会使用经典的知识图谱相关软件；

3、 掌握知识图谱案例研发脉络，能简单实现基于知识图谱的问答系统。

还可以收获

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

（本期已报名学员学校展示）

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

精益求精的课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2. 定期班会

助教会对作业进行1V1讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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