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• file:29 加载所有实体数据.mp4
• file:08 常用NLP技术点分析.mp4
• file:20 在图中创建实体.mp4
• file:13 Neo4j图数据库介绍.mp4
• file:53 行人重识别要解决的问题.mp4
• file:34 pyltp安装与流程演示.mp4
• file:07 数据关系抽取分析.mp4
• file:09 graph-embedding的作用与效果.mp4
• file:93 感受野的作用.mp4
• file:28 打造医疗知识图谱模型.mp4
• file:24 任务流程概述.mp4
• file:22 项目概述与整体架构分析.mp4
• file:43 deepwalk构建图顶点特征.mp4
• file:91 VGG网络架构.mp4
• file:18 使用Py2neo建立连接.mp4
• file:25 环境配置与所需工具包安装.mp4
• file:12 图谱知识融合与总结分析.mp4
• file:26 提取数据中的关键字段信息.mp4
• file:31 完成对话系统构建.mp4
• file:04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
• file:10 金融领域图编码实例.mp4
• file:15 可视化例子演示.mp4
• file:63 图卷积模块实现方法.mp4
• file:30 实体关键词字典制作.mp4
• file:40 竞赛任务目标.mp4
• file:21 根据给定实体创建关系.mp4
• file:32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
• file:eclipse-命名实体识别.zip
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• file:基于图模型的ReID(旷视).zip
• file:Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf
• file:关系抽取.zip
• file:贷款风控特征工程.zip
• file:seq2seq.pdf
• file:卷积神经网络.pdf
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• folder:资料
• folder:第八章：医学糖尿病数据命名实体识别
• folder:第一,二章：知识图谱介绍及其应用领域分析
• folder:第三章：Neo4j数据库实战
• folder:第十章：基于拓扑图的行人重识别项目实战
• folder:第六章：文本关系抽取实践
• folder:第七章：金融平台风控模型实践