差别

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--- courses:ke [2024/02/28 15:15] – [教学内容] whu
+++ courses:ke [2026/02/25 09:22] (当前版本) – whu
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 教师：[[http://ws.nju.edu.cn/~whu|胡伟]]\\
 授课对象：南京大学研究生\\
-授课地点：仙 II-111\\
+授课地点：仙 II-113\\
-授课时间：周三 7~8 节\\
+授课时间：周二 7~8 节\\
 参考教材：瞿裕忠, 胡伟, 程龚. 语义网技术体系. 科学出版社, 2014
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 **论文挑选规则.** 两人一组，根据报告人学号尾数按 mod 3 的余数选择论文主题；每个主题内的论文可以自由选择；每组报告时长为 15 分钟，外加两分钟问答；课堂进行研讨。
-  * **第一次课堂研讨的论文:** 4 月 3 日
+  * **第一次课堂研讨的论文:** x 月 xx 日
     * 知识抽取 (//报告人学号尾数 mod 3 = 0//)
-      * Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs (简单)
+      *
-      * End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF
-      * Improving Distantly-Supervised Relation Extraction with Joint Label Embedding
-      * Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction
-      * Double Graph Based Reasoning for Document-level Relation Extraction
     * 知识库构建 (//报告人学号尾数 mod 3 = 1//)
-      * DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data (简单)
+      *
-      * Incremental Knowledge Base Construction Using DeepDive
+    * 语言模型 (//报告人学号尾数 mod 3 = 2//)
-      * Knowledge Vault: A Web-Scale Approach to Probabilistic Knowledge Fusion
+      *
-      * Probase: A Probabilistic Taxonomy for Text Understanding
-      * DISCOS: Bridging the Gap between Discourse Knowledge and Commonsense Knowledge
-    * 预训练语言模型 (//报告人学号尾数 mod 3 = 2//)
-      * Language Models as Knowledge Bases? (简单)
-      * K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph
-      * KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion
-      * Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question Answering
-      * ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities
-  * **第二次课堂研讨的论文:** 5 月 29 日
+  * **第二次课堂研讨的论文:** x 月 xx 日
     * 搜索推荐 (//报告人学号尾数 mod 3 = 0//)
-      * Learning to Explain Entity Relationships by Pairwise Ranking with Convolutional Neural Networks (简单)
+      *
-      * Fielded Sequential Dependence Model for Ad-Hoc Entity Retrieval in the Web of Data
-      * What Links Alice and Bob?: Matching and Ranking Semantic Patterns in Heterogeneous Networks
-      * Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems
-      * RippleNet: Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems
     * 知识融合 (//报告人学号尾数 mod 3 = 1//)
-      * Learning to Map Between Ontologies on the Semantic Web (简单)
+      *
-      * PARIS: Probabilistic Alignment of Relations, Instances, and Schema
-      * Deep Learning for Entity Matching: A Design Space Exploration
-      * Resolving Conflicts in Heterogeneous Data by Truth Discovery and Source Reliability Estimation
-      * Deep Entity Matching with Pre-Trained Language Models
     * 机器问答 (//报告人学号尾数 mod 3 = 2//)
-      * Automated Template Generation for Question Answering over Knowledge Graphs (简单)
+      *
-      * Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
-      * Answering Natural Language Questions by Subgraph Matching over Knowledge Graphs
-      * Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings
-      * RNG-KBQA: Generation Augmented Iterative Ranking for Knowledge Base Question Answering
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 主要包括两种形式：一种是对于平时自己科研工作中的问题，从知识工程的角度，进行设计、实现、实验等。另一种是在知识工程领域中，挑选一个技术热点，做有一定深度和时效性的调研，并以技术综述的形式总结自己的调研结果。\\
-截止日期：2024 年 7 月 31 日 (AOE) \\
+截止日期：2025 年 7 月 31 日 (AOE) \\
 格式要求：A4、单栏、单倍行距、五号字、6~7 页 (含参考文献) \\
 提交邮箱：whu@nju.edu.cn
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 教师：[[whu@nju.edu.cn|胡伟]]\\
-答疑时间：周三下午 2~4 点
+答疑时间：周二下午 2~4 点
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-QQ群：138885295 (限校内选课学生，请注明姓名学号)\\
+QQ群：327767069 (限校内选课学生，请注明姓名学号)\\
 地点：仙林校区计算机楼 405 室
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   * 肖仰华 等. 知识图谱: 概念与技术. 电子工业出版社, 2019
   * 王昊奋, 漆桂林, 陈华钧. 知识图谱: 方法、实践与应用. 电子工业出版社, 2019
+  * 赵鑫, 李军毅, 周昆, 文继荣. 大语言模型. 2024