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# A systematic course about knowledge graph for graduate students, interested researchers and engineers. 东南大学《知识图谱》研究生课程 时间：春季学期（2月下旬\~5月中旬） 地点：东南大学九龙湖校区 授课人：汪鹏 答疑/讨论/建议：请致信 pwang AT seu.edu.cn # 课程内容 ## 第0讲 课程介绍（2025-02-21） **课件下载**:[2025-pub-0课程介绍.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-0%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E4%BB%8B%E7%BB%8D.pdf) ## 第1讲 知识图谱概论 （2025-02-21，02-28，03-07） 1.1 认知智能的知识图谱视角浅析 + 知识视角的认知智能 + 知识图谱本质 + 知识图谱的演化和形成过程 + 知识图谱 VS 深度学习 + 知识图谱 VS 传统知识库 VS 数据库 + 知识图谱应用场景 + 知识图谱本质和核心价值 1.2 知识图谱的技术体系剖析 + 知识抽取 + 知识融合 + 知识表示学习 + 知识推理 + 知识存储 1.3 知识图谱的瓶颈、问题和挑战的思考 + 知识获取挑战 + 知识质量挑战 + 知识的智能应用挑战 **课件下载**: [2025-partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1-%E7%90%86%E8%AE%BA-%E6%8A%80%E6%9C%AF-%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98A.pdf) [2025-partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1-%E7%90%86%E8%AE%BA-%E6%8A%80%E6%9C%AF-%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E5%92%8C%E6%8C%91%E6%88%98B.pdf) ## 第2讲 知识表示 (2025-03-07) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 + 语义网络 + 产生式系统 + 框架系统 + 概念图 + 形式概念分析 + 描述逻辑 + 本体 + 本体语言 + 知识图谱表示学习 **课件下载**:[2025-pub-2知识表示.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-2知识表示.pdf) ## 第3讲 知识建模 （2025-03-14） 3.1 本体 3.2 知识建模方法 + 本体工程 + 本体学习 + 知识建模工具 + 知识建模实践 **课件下载**:[2025-pub-3知识建模.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-3知识建模.pdf) <!-- **课件下载百度云链接**:[pub-3知识建模.pdf](https://pan.baidu.com/s/1kf6pEiattmsvC7kMAScfkw) 提取码:kgkg --> ## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法（2025-03-14） 4.1 问题分析 + 知识抽取场景 + 知识抽取挑战 4.2 知识抽取场景和方法 + 面向结构化数据的知识抽取 + 面向半结构化数据的知识抽取 + 面向无结构化数据的知识抽取 **课件下载**:[2025-pub-4知识抽取问题与方法.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-4%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96%E9%97%AE%E9%A2%98%E4%B8%8E%E6%96%B9%E6%B3%95.pdf) ## 第5讲 知识抽取:实体识别（2025-03-21） 5.1 实体识别基本概念 5.2 基于规则和词典的实体识别方法 5.3 基于机器学习的实体识别方法 5.4 基于深度学习的实体识别方法 5.5 基于半监督学习的实体识别方法 5.6 基于迁移学习的实体识别方法 5.7 基于预训练的实体识别方法 5.8 实体识别研究前沿进展 **课件下载**:[2025-pub-5知识抽取-实体识别.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-5%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB.pdf) **课件下载**:[2025-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-5-1%E5%AE%9E%E4%BD%93%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%BF%9B%E5%B1%952025.pdf) ## 第6讲 知识抽取:关系抽取（2025-03-28） 6.1 关系抽取简介 6.2 语义关系 6.3 关系抽取中的特征 6.4 关系抽取数据集 6.5 基于模板的关系抽取 6.6 有监督实体关系抽取 6.7 弱监督实体关系抽取 6.8 远程监督实体关系抽取 6.9 无监督实体关系抽取 6.10 基于深度学习/强化学习的关系抽取 **课件下载**:[2025-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-6%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%8A%BD%E5%8F%96.pdf) ## 第7讲 知识抽取:事件抽取（2025-04-11） 7.1 事件抽取基本概念 7.2 事件抽取方法 + 基于规则和模板的事件抽取方法 + 基于机器学习的事件抽取方法 + 基于深度学习的事件抽取方法 + 基于知识库的事件抽取方法 7.3 金融领域事件抽取系统实现 7.4 事理图谱的研究与应用 7.5 从经典到大模型的范式 **课件下载**:[2025-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-7知识抽取-事件抽取.pdf) **课件下载**:[2025-pub-7-1 知识抽取-事件抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-7-1%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E6%8A%BD%E5%8F%96-%E4%BB%8E%E7%BB%8F%E5%85%B8%E5%88%B0%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%8C%83%E5%BC%8F(20231201-%E5%8D%8E%E4%B8%BA).pdf) ## 第8讲 知识融合（2025-04-18） 8.1 知识异构 8.2 本体匹配 8.3 匹配抽取和匹配调谐 8.4 实例匹配 8.5 大规模实体匹配处理 8.6 知识融合应用实例 **课件下载**:[2025-pub-8 知识融合.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合.pdf) ## 第9讲 知识图谱与大语言模型前沿进展（2025-04-25） 9.1 KG for LLM + Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge Graph-Based Retrofitting + FactCHD: Benchmarking Fact-Conflicting Hallucination Detection + OneKE + Graph Retrieval-Augmented
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