知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等
知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等
专栏链接：NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源
NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源，本专栏会持续更新包含知识图谱（知识融合、知识推理等）、NLP业务落地方案以及码源。
同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。
1.整体目录如下
简单展示一下目录流程，详细内容的xmind见：
2.专栏文章：
2.1 知识图谱基础概念、开发流程以及落地策略
0.基于知识图谱的知识建模详细方案
0.知识图谱基础概念、开发流程以及落地策略
0.技术知识介绍：工业级知识图谱方法与实践-解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍
2.2 知识融合技术方案
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：优酷领域知识图谱为例
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：文娱知识图谱构建之人物实体对齐
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：商品知识图谱技术实战
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：基于图神经网络的商品异构实体表征探索
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐)：金融产业产业知识图谱-基于内容匹配和图模型的品牌知识链指
1.知识融合算法测试方案（知识生产质量保障）
1.特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐、实体链接)论文合集
1.1基于知识图谱的项目实战：优酷搜索泛查询意图优化
2.3知识融合关键环节算法项目实战（文本匹配算法）
2.特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障
2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法(Simnet、Simcse、Diffcse)【二】
2.特定领域知识图谱融合方案：文本匹配算法之预训练Simbert、ERNIE-Gram单塔模型等诸多模型【三】
2.特定领域知识图谱融合方案：学以致用-问题匹配鲁棒性评测比赛验证【四】
2.基于文心大模型套件ERNIEKit实现文本匹配算法，模块化方便应用落地
2.3知识图谱技术依赖收集推荐
3.知识图谱业务落地技术推荐之图神经网络算法库&图计算框架汇总
3.知识图谱业务落地技术推荐之图数据库汇总
3.知识图谱业务落地技术推荐之国内知识图谱平台汇总(竞品)阿里、腾讯、华为等
3.知识图谱概念和相关技术简介[知识抽取、知识融合、知识推理方法简述]，典型应用案例介绍国内落地产品介绍。一份完整的入门指南，带你快速掌握KG知识，芜湖起飞
3.知识图谱相关学习资料汇总，提供系统化的知识图谱学习路径。一份详细的指南，补全你知识的漏洞
4.2023计算机领域顶会(A类)以及ACL 2023自然语言处理（NLP）研究子方向领域汇总
4.NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）
2.4 知识推理
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[二]（DTransE/PairRE：基于表示学习的知识图谱链接预测算法）
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[三]（基于语义的匹配模型：张量分解模型RESCAL、ComplEx神经网络SEM，NAM），OpenKE工具包。
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[四]（基于图传播的模型：node2vec、GCN、Graphsage、GeniePath等）算法汇总和应用场景归纳
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[五]-GeniePath会自动过滤多度“邻居“的图神经网络算法。
B.特定领域知识图谱知识推理方案[一]：基于表示学习的知识感知推理算法[对抗负采样、Logic Rule，链接预测任务]在关系预测、推荐场景下应用
B.特定领域知识图谱知识推理方案[二]：基于自监督图谱表征算法升级[特征交叉、邻居采样修正、生成学习、对比学习等]
