差别

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--- courses:ke [2023/03/13 09:11] – [课堂研讨] whu
+++ courses:ke [2024/04/03 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-401\\
+授课地点：仙 II-111\\
-授课时间：周一 5~6 节\\
+授课时间：周三 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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   - XML、RDF(S)、OWL
   - 本体构建
+  - 逻辑与推理 (赵一铮副教授)
   - 语义网数据管理
   - 基于本体的知识管理
   - 语义搜索
   - 知识融合
-  - 逻辑与推理 (李言辉博士)
+  - 智能问答
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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:** 4 月 17 日
     * 知识抽取 (//报告人学号尾数 mod 3 = 0//)
       * Relation Classification via Multi-Level Attention CNNs (简单)
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       * ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities
-  * **第二次课堂研讨的论文**
+  * **第二次课堂研讨的论文:** 5 月 29 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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-===== 课程实践 =====
+===== 课程报告 =====
-要求：两人一组，完成原型系统。课程助教将提供部分示例代码，仅供参考。\\
+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。\\
-GitHub：\\
+截止日期：2024 年 7 月 31 日 (AOE) \\
-截止日期：2023 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) \\
-作业提交：程序代码 + 实验报告 (单栏、单倍行距、五号字、四页以内) \\
+提交邮箱：whu@nju.edu.cn
-提交 FTP：114.212.86.17:21 (用户名、密码见 QQ 群公告)
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 教师：[[whu@nju.edu.cn|胡伟]]\\
-答疑时间：周一下午 4~5 点\\
+答疑时间：周三下午 2~4 点
-助教：[[yncui.nju@gmail.com|崔员宁]]
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-QQ群：748536718 (限校内选课学生，请注明学号)\\
+QQ群：138885295 (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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