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[partC](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论C.pdf) -## 第2讲 知识表示 (2019-3-15) +## 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 ++ 产生式系统 + 框架系统 + 概念图 -+ 形式化概念分析 ++ 形式概念分析 + 描述逻辑 + 本体 + 本体语言 -+ 统计表示学习 ++ 知识图谱表示学习 -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-2知识表示.pdf) +**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) + + +## 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 Generation: A Survey ++ Knowledge Graph-Enhanced Large Language Models via Path Selection ++ Knowledge Graph Enhanced Large Language Model Editing ++ Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs for Robust Question Answering ++ OntoFact: Unveiling Fantastic Fact-Skeleton of LLMs via Ontology-Driven Reinforcement Learning ++ Unveiling factuality and injecting knowledge for LLMs via reinforcement learning and data proportion + +9.2 LLM for KG ++ Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap ++ ConsistNER: Towards Instructive NER Demonstrations for LLMs with the Consistency of Ontology and Context ++ InstructNER: Boosting Textural NER with Synthetic Image and Instructive Alignment ++ Boosting LLMs With Ontology-Aware Prompt For NER Data Augmentation ++ Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models ++ KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models + +**课件下载**:[2025-pub-9 知识图谱与大模型前沿进展.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2025-pub-9%20%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E4%B8%8E%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%BF%9B%E5%B1%95.pdf) + + + +## 第0讲 课程介绍 （2024-02-22） +**课件下载**:[2024-pub-0课程介绍.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-0课程介绍.pdf) + + +## 第1讲 知识图谱概论 （2024-02-29，03-08，03-14） +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**: +[2024-partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战A.pdf) +[2024-partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战B.pdf) +[2024-partC](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-1知识图谱-理论-技术-实践和挑战C.pdf) + + +## 第2讲 知识表示 (2024-03-21) +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**:[2024-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 （2019-3-15，2019-3-22） +## 第3讲 知识建模 （2024-03-21） 3.1 本体 -3.2 知识建模方法 +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**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-3知识建模.pdf) - -## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法（2019-3-22） -4.1 知识抽取场景 -4.2 知识抽取挑战 -4.3 面向结构化数据的知识抽取 -4.4 面向半结构化数据的知识抽取 -4.5 面向非机构化数据的知识抽取 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-4知识抽取-问题和方法.pdf) - -## 第5讲 知识抽取:数据采集（2019-3-29） -5.1 数据采集原理和技术 -+ 爬虫原理 -+ 请求和响应 -+ 多线程并行爬取 -+ 反爬机制应对 -5.2 数据采集实践 -+ 百科 论坛 社交网络等爬取实践 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-5知识抽取-数据获取.pdf) - -## 第6讲 知识抽取:实体识别（2019-3-29） -6.1 实体识别基本概念 -6.2 基于规则和词典的实体识别方法 -6.3 基于机器学习的实体识别方法 -6.4 基于深度学习的实体识别方法 -6.5 基于半监督学习的实体识别方法 -6.6 基于迁移学习的实体识别方法 -6.7 基于预训练的实体识别方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-6知识抽取-实体识别.pdf) - -## 第7讲 知识抽取:关系抽取（2019-4-19，2019-4-26） -7.1 关系基本概念 -7.2 语义关系 -7.3 关系抽取的特征 -7.4 关系抽取数据集 -7.5 基于监督学习的关系抽取方法 -7.6 基于无监督学习的关系抽取方法 -7.7 基于远程监督的关系抽取方法 -7.8 基于深度学习/强化学习的关系抽取方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-7知识抽取-关系抽取.pdf) - -## 第8讲 知识抽取:事件抽取（2019-3-29） -8.1 事件抽取基本概念 -8.2 基于规则和模板的事件抽取方法 -8.3 基于机器学习的事件抽取方法 -8.4 基于深度学习的事件抽取方法 -8.5 基于知识库的事件抽取方法 -8.6 基于强化学习的事件抽取方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-8知识抽取-事件抽取.pdf) - -## 第9讲 知识融合（2019-4-28） -9.1 知识异构 -9.2 本体匹配 -9.3 匹配抽取和匹配调谐 -9.4 实体匹配 -9.5 大规模实体匹配处理 -9.6 知识融合应用实例 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-9知识融合.pdf) - -## 第10讲 知识图谱表示学习（2019-5-5） -10.1 知识表示学习概念 -10.2 基于距离的表示学习模型 -10.3 基于翻译的表示学习模型 -10.4 基于语义的表示学习模型 -10.5 融合多源信息的表示学习模型 -10.6 知识图谱表示学习模型的评测 -10.7 知识图谱表示学习前沿进展和挑战 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-10知识图谱表示学习.pdf) - -## 第11讲 知识存储（2019-5-10） -11.1 知识存储概念 -11.2 图数据库管理系统、模型、查询语言 -11.3 RDF数据库管理系统、模型、查询语言 -11.4 基于关系型数据库的知识存储 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11知识存储.pdf) - -## 第12讲 基于知识的智能问答（2019-5-10） -12.1 智能问答基础 -12.2 问题理解 -12.3 问题求解 -12.4 基于模板的知识问答方法 -12.5 基于语义分析的知识问答方法 -12.6 基于深度学习的知识问答方法 -12.7 IBM Watson原理和技术剖析 -12.8 微软小冰的原理和技术剖析 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-12知识问答-微软小冰.pdf) - -## 第13讲 实体链接（2019-5-17） -13.1 实体链接基本概念 -13.2 基于概率生成模型的实体链接方法 -13.3 基于主题模型的实体链接方法 -13.4 基于图的实体链接方法 -13.5 基于深度学习的实体链接方法 -13.6 基于无监督的实体链接方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-13实体链接.pdf) - -## 第14讲 知识推理（2019-5-17） -14.1 知识推理基础概念 -14.2 基于逻辑的知识推理方法 -14.3 基于统计学习的知识推理方法 -14.4 基于图的知识推理方法 -14.4 基于神经网络的知识推理方法 -14.5 多种方法混合的知识推理方法 - -**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-14知识推理.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-3知识建模.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-3知识建模.pdf) + + +## 第4讲 知识抽取基础:问题和方法（2024-03-28） +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**:[2024-pub-4知识抽取问题与方法.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024pub-4知识抽取问题与方法.pdf) + +## 第5讲 知识抽取:实体识别（2024-03-28） +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 +5.9 从经典到大模型的范式 + +**课件下载**:[2024-pub-5知识抽取-实体识别.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5知识抽取-实体识别.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-5知识抽取-从经典到大模型的范式.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5知识抽取-从经典到大模型的范式.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-5.1实体识别研究前沿进展2023.pdf) + +## 第6讲 知识抽取:关系抽取（2024-04-11） +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**:[2024-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-6知识抽取-关系抽取.pdf) + +## 第7讲 知识抽取:事件抽取（2024-04-25） +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 + +**课件下载**:[2024-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) + +## 第8讲 知识融合（2024-04-25） +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**:[2024-pub-8知识融合.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合.pdf) +**课件下载**:[2024-pub-8知识融合前沿进展.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-8知识融合前沿进展.pdf) + + +## 第9讲 知识图谱表示学习（2024-04-28） +9.1 知识表示学习原理及概念 +9.2 知识表示学习方法 ++ 基于翻译的表示学习模型 ++ 基于语义匹配的表示学习模型 ++ 融合多源信息的表示学习模型 + +9.3 知识图谱表示学习模型的评测 +9.4 知识图谱表示学习前沿进展和挑战 + +**课件下载**:[2024-pub-9知识表示学习](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-pub-9知识表示学习.pdf) + + +## 2024-第10讲 KG+LLM论文分享（2024-04-25，2024-04-28） +10.1 LLM for KG ++ (KGC)KICGPT: Large Language Model with Knowledge in Context for Knowledge Graph ++ (KGC)Multi-perspective Improvement of Knowledge Graph Completion with Large Language Models ++ (Reasoning)KG-GPT: A General Framework for Reasoning on Knowledge Graphs Using Large Language Models ++ (Reasoning)StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data ++ (Reasoning)Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph ++ (RE)Revisiting Large Language Models as Zero-shot Relation Extractors ++ (RE)Unlocking Instructive In-Context Learning with Tabular Prompting for Relational Triple Extraction ++ (NER)ConsistNER: Towards Instructive NER Demonstrations for LLMs with the Consistency of Ontology and Context ++ (NER)InstructNER: Boosting Textural NER with Synthetic Image and Instructive Alignment ++ (NER)Boosting LLMs with Ontology-Aware Prompt for NER Data Augmentation + +10.2 KG for LLM ++ Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models ++ OntoFact: Unveiling Fantastic Fact-Skeleton of LLMs via Ontology-Driven Reinforcement Learning ++ Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning ++ When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories ++ Knowledge-Augmented Language Model Prompting for Zero-Shot Knowledge Graph Question Answering + +10.3 KG vs LLM ++ LLMs4OL: Large Language Models‌ for Ontology Learning ++ DeepOnto: A Python Package for Ontology Engineering with Deep Learning ++ Do PLMs Know and Understand Ontological Knowledge? ++ Can ChatGPT Replace Traditional KBQA Models? An In-depth Analysis of GPT family LLMs’ Question Answering Performance + +**课件下载**:[2024-KG+LLM论文分享](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/2024-KG+LLM论文分享.pdf) + + + +## 2023-第10讲 ChatGPT到KG（2023） +10.1 ChatGPT简介 +10.2 ChatGPT关键技术 +10.3 ChatGPT展望 +10.4 KGCODE团队研究 + + +## 2023-第11讲 ChatGPT相关论文分享（2023-5-5） +11.1 Prompt简介及其在数据增强方面的应用 ++ Prompt背景介绍 ++ 什么是Prompt ++ Prompt构建 ++ Prompt数据增强 + +11.2 ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用 ++ 论文：通过问题生成和问答评价知识基础对话中的事实一致性 ++ 论文：利用外部知识和自动反馈改进大型语言模型 ++ 论文：大语言模型的主动提示与思维链 ++ 论文：渐进式提示提高大语言模型的推理能力 + +**课件下载**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11Prompt分享.pdf) +**课件下载**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf) +**课件下载百度云链接**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://pan.baidu.com/s/1zl_Ie0_0541Kkt0uDL481Q) 提取码：kgkg +**课件下载百度云链接**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://pan.baidu.com/s/1-5aqKkiT1ot3XYQpmlxSyQ) 提取码：kgkg + +## 第12讲 ChatGPT相关论文分享（2023-5-12） +12.1 ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用 ++ 论文：大型语言模型不是一个好的少样本信息抽取工具，但对于困难样本是一个好的重排工具 ++ 论文：Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models ++ 论文：Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models + +**课件下载**:[pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf) +**课件下载百度云链接**:[pub-12ChatGPT在信息抽取和多模态方面的应用.pdf](https://pan.baidu.com/s/136vQ1BUJRQ_HSXZDM7u94g) 提取码：kgkg # 附录A：经典文献选读 @@ -533,7 +737,8 @@ Noy N, Gao Y, Jain A, et al. [Industry-scale knowledge graphs: Lessons and chall # 附录B：其它资源 [Top-level Conference Publications on Knowledge Graph (2018-2020)](https://github.com/wds-seu/Knowledge-Graph-Publications) -[Stanford Spring 2020 《Knowledge Graphs》](https://web.stanford.edu/class/cs520/) +[Stanford Spring 2021 《Knowledge Graphs》](https://www.youtube.com/playlist?list=PLDhh0lALedc5paY4N3NRZ3j_ui9foL7Qc) +[Stanford Spring 2020 《Knowledge Graphs》](https://www.youtube.com/playlist?list=PLDhh0lALedc7LC_5wpi5gDnPRnu1GSyRG) diff --git "a/pub-0\350\257\276\347\250\213\344\273\213\347\273\215.pdf" "b/pub-0\350\257\276\347\250\213\344\273\213\347\273\215.pdf" new file mode 100644 index 0000000..b5914cd Binary files /dev/null and "b/pub-0\350\257\276\347\250\213\344\273\213\347\273\215.pdf" differ diff --git "a/pub-10\347\237\245\350\257\206\345\233\276\350\260\261\350\241\250\347\244\272\345\255\246\344\271\240.pdf" 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