IT领域学习：知识图谱构建与语言处理技术实战

本课程涵盖了知识图谱与语言处理的多项核心任务。首先，学习知识图谱的应用场景、任务定义及数据集与模板定义，并动手编写关系抽取代码。接着，深入实体消歧与统一算法，以及指代消解和知识图谱搭建流程。同时，分析知识图谱的设计与业务原则。技术实践方面，包括Scala与Spark集群环境安装、Spark-shell操作RDD及基本操作，以及自定义图操作。还涉及Spark连接Neo4j加载RDD的流程。重点介绍PAGERANK算法的起源、思想、出入链关系及公式，结合马尔科夫概念用GraphX实现该算法。此外，学习微服务架构、规则存储与引擎开发技术。消息队列方面，涵盖Kafka基本介绍、单点部署及消费者与生产者API使用。数据同步部分，包括Canal介绍、MySQL配置及同步引擎代码开发。最后，从非结构化数据到知识图谱的过程，涉及文本分析、拼写纠错、分词、词过滤、词干化、实体命名识别与关系抽取。通过distant supervision及NLP处理技术，学员能掌握知识图谱构建与应用，为未来工作学习打下基础。