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)

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）

1. 信息抽取项目合集

1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例：实体识别、情感分析、智能问答
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionType=1

2.文本分类意图识别项目合集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4357474?contributionType=1

3.模型性能提升项目合集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4436131?contributionType=1

4.知识图谱项目合集

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4444783?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5398069?contributionType=1

特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG融合方案(重点！

在前面技术知识下可以看看后续的实际业务落地方案和学术方案

关于图神经网络的知识融合技术学习参考下面链接：PGL图学习项目合集&数据集分享&技术归纳业务落地技巧[系列十]

文章篇幅有限请参考专栏按需查阅：NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128614951

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128673963

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674429

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128674929

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128675199

论文资料链接：两份内容不相同，且按照序号从小到大重要性依次递减

知识图谱实体对齐资料论文参考(PDF+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐

知识图谱实体对齐资料论文参考(CAJ+实体对齐方案+特定领域知识图谱知识融合方案（实体对齐

方案链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128675698

5.图神经网络

1.1 关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（PGL）[系列一] ：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1

1.2 图机器学习(GML&图神经网络(GNN原理和代码实现(前置学习系列二）
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1

1.3 图学习初探Paddle Graph Learning 构建属于自己的图【系列三】
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5000517?contributionType=1

1.4 PGL图学习之图游走类node2vec、deepwalk模型[系列四]
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009409?contributionType=1

介绍词向量word2evc概念，及CBOW和Skip-gram的算法实现。

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1

1.5 PGL图学习之图游走类metapath2vec模型[系列五]
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009827?contributionType=1

1.6 PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六] [https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?contributionType=1](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?c
ontributionType=1

1.7 PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5061984?contributionType=1

并在多个数据集上进行仿真实验，基于PGl实现原论文复现和对比，也从多个角度探讨当前算法的异同以及在工业落地的技巧等。

1.8 PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5096910?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1

ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本，提供多个版本pgl代码实现

1.9 PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目[系列九]
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5100049?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5123296?contributionType=1

图神经网络7日打卡营的新冠疫苗项目拔高实战

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5116458?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5127575?contributionType=1

6.其他项目

强化学习

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2006781?contributionType=1

【深度学习项目一】全连接神经网络实现手写数字识别
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1926913?contributionType=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1928935?contributionType=1
https://aistudio.baidu.com/bd-cpu-01/user/691158/5427356/home#codelab
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1932295?contributionType=1
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1994431?contributionType=1

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