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159-
## 第11讲 知识存储(2019-5-10)
160-
11.1 知识存储概念
161-
11.2 图数据库管理系统、模型、查询语言
162-
11.3 RDF数据库管理系统、模型、查询语言
163-
11.4 基于关系型数据库的知识存储
164-
165-
**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11知识存储.pdf)
166-
167-
## 第12讲 基于知识的智能问答(2019-5-10)
168-
12.1 智能问答基础
169-
12.2 问题理解
170-
12.3 问题求解
171-
12.4 基于模板的知识问答方法
172-
12.5 基于语义分析的知识问答方法
173-
12.6 基于深度学习的知识问答方法
174-
12.7 IBM Watson原理和技术剖析
175-
12.8 微软小冰的原理和技术剖析
176-
177-
**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-12知识问答-微软小冰.pdf)
178-
179-
## 第13讲 实体链接(2019-5-17)
180-
13.1 实体链接基本概念
181-
13.2 基于概率生成模型的实体链接方法
182-
13.3 基于主题模型的实体链接方法
183-
13.4 基于图的实体链接方法
184-
13.5 基于深度学习的实体链接方法
185-
13.6 基于无监督的实体链接方法
186-
187-
**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-13实体链接.pdf)
188-
189-
## 第14讲 知识推理(2019-5-17)
190-
14.1 知识推理基础概念
191-
14.2 基于逻辑的知识推理方法
192-
14.3 基于统计学习的知识推理方法
193-
14.4 基于图的知识推理方法
194-
14.4 基于神经网络的知识推理方法
195-
14.5 多种方法混合的知识推理方法
196-
197-
**课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-14知识推理.pdf)
159+
## 第11讲 ChatGPT相关论文分享(2023-5-5)
160+
11.1 Prompt简介及其在数据增强方面的应用
161+
+ Prompt背景介绍
162+
+ 什么是Prompt
163+
+ Prompt构建
164+
+ Prompt数据增强
165+
166+
11.2 ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用
167+
+ 通过问题生成和问答评价知识基础对话中的事实一致性
168+
+ 利用外部知识和自动反馈改进大型语言模型
169+
+ 大语言模型的主动提示与思维链
170+
+ 渐进式提示提高大语言模型的推理能力
171+
172+
**课件下载**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11Prompt分享.pdf)
173+
**课件下载**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf)
174+
**课件下载百度云链接**:[pub-11Prompt分享.pdf](https://pan.baidu.com/s/1zl_Ie0_0541Kkt0uDL481Q) 提取码:kgkg
175+
**课件下载百度云链接**:[pub-11ChatGPT在质量评测和Prompt工程方面的应用.pdf](https://pan.baidu.com/s/1-5aqKkiT1ot3XYQpmlxSyQ) 提取码:kgkg
176+
198177

199178
# 附录A:经典文献选读
200179

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