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中国中文信息学会发布《2018知识图谱发展报告》报告目录如下（文末附下载链接） 第一章 知识表示与建模 第二章 知识表示学习 第三章 实体识别与链接 第四章 实体关系学习 第五章 事件知识学习 第六章 知识存储与查询 第七章 知识推理 第八章 通用和领域知识图谱 第九章 语义集成 第十章 语义搜索 第十一章 基于知识的问答

全国系统介绍了医疗知识图谱构建及应用，对各种应用场景进行综合介绍。医疗知识图谱系统全面的好ppt。

深度学习知识图谱，详细描述了深度学习的相关知识，并梳理好相关领域的内容。

最近Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu等学者发表了关于知识图谱的最新综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》，25页pdf涵盖107篇参考文献，对知识图谱进行了全面的综述，涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱、知识感知应用等方面的研究课题，并总结了最近的突破和未来的研究方向。我们提出对这些主题进行全视角分类和新的分类法。是关于知识图谱最近非常重要的参考文献。

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首次公开！深度学习在知识图谱构建中的应用.pdf

笔记图解，简要概括深度学习的基本内容，有助于深入学习