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鸟类百科知识图谱CSV数据集

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  •      文件类型：CSV

简介：
《鸟类百科知识图谱CSV数据集》是一份详细记录了各类鸟类信息的数据集合，内容涵盖分类学、生态习性等多方面，旨在为研究者提供便捷的研究资料。 本项目知识来源于中国环境与发展国际合作委员会生物多样性工作组补充的《中国鸟类野外手册》电子版，该手册以CHM文件格式存储。这种格式是微软于1998年推出的基于HTML特性的帮助文档系统，可以理解为打包后的HTML文件。通过解析CHM文件，可以获得其中的HTML文本，并利用爬虫技术和正则表达式从中抽取信息。最终获取了包含1251种鸟类的信息，包括所属目、科和属分类、具体描述、虹膜颜色、嘴色、脚色、叫声特点、分布范围与状况以及习性等详细知识。

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  • 鸟类百科知识图谱CSV数据集
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    《鸟类百科知识图谱CSV数据集》是一份详细记录了各类鸟类信息的数据集合，内容涵盖分类学、生态习性等多方面，旨在为研究者提供便捷的研究资料。 本项目知识来源于中国环境与发展国际合作委员会生物多样性工作组补充的《中国鸟类野外手册》电子版，该手册以CHM文件格式存储。这种格式是微软于1998年推出的基于HTML特性的帮助文档系统，可以理解为打包后的HTML文件。通过解析CHM文件，可以获得其中的HTML文本，并利用爬虫技术和正则表达式从中抽取信息。最终获取了包含1251种鸟类的信息，包括所属目、科和属分类、具体描述、虹膜颜色、嘴色、脚色、叫声特点、分布范围与状况以及习性等详细知识。
     
  • 中国数据库百科中的中文知识图谱
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    《中国数据库百科中的中文知识图谱》是一部全面收录和解析中文世界各类数据与信息的知识体系书籍，旨在构建一个涵盖广泛领域的中文知识网络。 CN-DBpedia 是一个大规模的中文知识图谱，整合了百度百科、沪东百科、中文维基百科等多个领域百科网站的知识。该数据集由 CN-DBpedia 的一个子集组成，包括 900 万个实体和 6700 万个三元组。具体来说，其中包含 110 万个提及实体关系、400 万个抽象关系、198 万个实体标签关系以及 410 万个信息框关系。此外，提供的文件数据量为 1.04 GB，并且有两份文件。
     
  • 清华大学科技知识图谱数据集
    优质
    该数据集由清华大学构建，涵盖多领域科技文献与专利信息，旨在促进科研界的知识图谱研究及应用发展。 SciKG是一个以科研为中心的大规模知识图谱数据集，目前涵盖计算机科学领域，包含概念、专家和论文三个主要部分。科技概念及其关系是从ACM计算分类系统中提取的，并辅以每个概念的定义（大多数来自维基百科）。
     
  • family 知识图谱数据集
    优质
    Family知识图谱数据集包含丰富的人类家庭关系信息，旨在促进家族树重建、遗传研究及智能系统中的语义理解与推理能力的发展。 家庭背景的知识图谱三元组数据包括entities.txt、facts.txt、relations.txt、test.txt、train.txt 和 valid.txt 这几个文件。
     
  • 知识图谱数据集.zip
    优质
    《知识图谱数据集》包含各类结构化和非结构化的信息资源，旨在为学术研究及应用开发提供丰富的语义数据分析素材。 知识图谱学习资料供大家一起学习使用，帮助了解最新前沿动态。
     
  • FB15K 知识图谱数据集
    优质
    FB15K知识图谱数据集是Freebase数据库的一个子集，包含约27万实体和14.9万事实三元组，广泛用于链接预测、关系抽取等任务的研究。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估在大规模知识库上执行的链接预测任务的效果。这个数据集包含Freebase的一部分，并且经过精心设计以促进关系路径的学习和推理能力的研究。它包含了各种实体及其之间的复杂关系，为研究者提供了一个丰富的资源来开发和完善他们的模型和技术。
     
  • NELL-995知识图谱数据集
    优质
    NELL-995是卡内基梅隆大学开发的知识图谱数据集，包含超过百万实体和数十万关系的事实陈述，用于训练机器学习模型理解与生成知识图谱。 The dataset format is as follows: - **raw.kb**: Contains the raw KB data from the NELL system. - **kb_env_rl.txt**: Includes inverse triples of all triples in raw.kb. This file serves as the KG for reasoning purposes. - **entity2vec.bern/relation2vec.bern**: TransE embeddings used to represent RL states, which can be trained using TransX implementations by thunlpt (though specific implementation details are not provided here). The tasks directory contains specific reasoning relations and their associated files: - **tasks/${relation}/*.vec**: Trained TransH Embeddings. - **tasks/${relation}/*.vec_D**: Trained TransD Embeddings. - **tasks/${relation}/*.bern**: Trained TransR Embeddings, trained using the specified KB embeddings. - **tasks/${relation}/*.unif**: Trained TransE Embeddings. Additionally, there are directories for each relation containing: - **transX**: Triples used to train the KB embedding models. - **train.pairs** and **test.pairs**: Training and test triples in PRA format respectively. - **path_to_use.txt**: Reasoning paths discovered by the RL agent. - **path_stats.txt**: Path frequency of randomised BFS.
     
  • NLPCC 2018知识图谱数据集
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    NLPCC 2018知识图谱数据集是针对中文环境设计的一系列大规模知识图谱相关任务的数据集合，涵盖实体链接、关系抽取等多个方面，旨在推动自然语言处理领域的研究进展。 在今年的NLPCC开放领域问答共享任务中，我们重点关注知识，并设立了三个子任务：（a）基于知识库的问题回答(KBQA)；（b）基于知识库的问题生成(KBQG)；以及（c）基于知识库的问题理解(KBQU)。KBQA的任务是根据给定的知识库来解答自然语言问题，而KBQG则是依据已有的知识三元组生成相应的自然语言问题。最后的子任务KBQU旨在将自然语言问题转换为对应的逻辑形式表达。前两个子任务使用中文进行，最后一个子任务则使用英文。
     
  • 构建知识图谱的百科笔记1
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    《构建知识图谱的百科笔记1》是一份详细记录关于知识图谱创建过程的学习和实践资料，适合对知识图谱技术感兴趣的读者。 知识图谱是一种结构化的知识表示形式，用于存储、组织和关联大量的信息，便于机器理解和处理。本段落将探讨如何构建一个基于MongoDB和Neo4j的百科知识图谱，并利用Scrapy爬虫获取数据。 首先从启动数据库开始。MongoDB是一个流行的文档型数据库，适合存储非结构化或半结构化数据，如网页抓取的数据。在Windows环境下，可以使用命令行以管理员权限输入`net start MongoDB`来启动服务，从而进行后续的数据操作。 Neo4j则是一种图形数据库，特别适用于构建知识图谱，因为它能直观地表示实体（例如人、地点和事件）及其关系。要查看Neo4j中的所有节点数量，可以使用Cypher查询语言的命令：`MATCH (n) RETURN count(*)`来实现这一功能。 在MongoDB中管理和操作数据库是常见的任务之一。可以通过输入如`db.dropDatabase()`这样的命令删除当前连接的数据库，并通过运行`show dbs`查看已存在的数据库列表。 接下来，转向数据获取部分。Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，用于从互联网上抓取信息。假设有一个名为`baike`的Scrapy项目，可以使用命令：`scrapy crawl baike`启动该爬虫以开始抓取百科网站上的信息（如条目定义、分类等），然后将这些数据存储到MongoDB或准备导入至Neo4j。 在某些情况下，在Neo4j中需要清除所有节点和关系以便重新开始或者测试。可以使用Cypher命令：`MATCH (n) OPTIONAL MATCH (n)-[r]-() DELETE n,r`来实现这一操作，该命令会匹配所有的节点(n)，以及它们之间的关系(r)，然后删除这些节点与关系。 构建知识图谱的关键步骤包括数据获取、预处理、实体识别、关系抽取和存储。在这个过程中，MongoDB可以作为临时存储或中间层；Scrapy负责抓取网页的数据；而Neo4j则作为最终的知识库来保存结构化的知识图谱。在实际操作中，还需要对抓取的数据进行清洗和规范化以确保它们符合知识图谱的标准格式，并正确映射到Neo4j的节点与边模型。 总结来说，本段落主要介绍了如何使用MongoDB作为数据存储、Scrapy作为数据获取工具以及Neo4j作为知识图谱存储。在构建百科知识图谱时，理解这些技术的有效操作非常重要，因为它们直接影响着知识图谱的质量和效率。接下来的内容将可能涉及更深入的数据处理、图谱建模与查询优化等方面。
     
  • 科研用高光谱数据集（.mat,.csv）
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    本数据集包含各类科研应用的高光谱图像和相关属性信息，以.mat和.csv格式存储，适用于遥感、材料识别等领域研究。 高光谱数据集在遥感及地球观测领域有着广泛应用的价值，它能够提供连续的波段光谱信息，并且每个波段对应特定电磁辐射频率的数据。本数据集中包含了两种格式：`.mat` 和 `.csv` 文件，主要用于科研和学术研究。 `.mat` 文件是 MATLAB 的原生数据存储类型，支持保存各种变量如数组、结构体及自定义函数等。在这种情况下，“avirissub.mat”文件可能包含原始的高光谱信息以及元数据（例如波段详情与传感器参数）。MATLAB 用户可以直接加载此文件进行进一步分析和处理。 `.csv` 文件是一种通用的数据交换格式，便于读写，并适合于不同软件之间的数据共享。“avirissub.csv”是从“avirissub.mat”转换而来，保留了原始数据结构。该文件尺寸为 145x145x220，意味着它包含有 145 行（代表空间中的像素）和同样数量的列，并且每一行前 220 列是特征信息，这些可能涵盖多个光谱波段反应地物对不同光线的响应。最后一列为标签值，共有 17 种类型，表明该数据集适用于多类分类任务如识别不同的土地覆盖。 高光谱数据分析通常包括以下步骤： 1. **预处理**：涉及去除噪声、纠正辐射和几何失真及归一化等操作以提升数据质量。 2. **特征选择**：从大量光谱特征中挑选出最具有区分性的波段或组合，以此减少计算复杂度并提高分类精度。 3. **特征提取**：通过主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA) 或稀疏表示等方法将原始数据转换至新的特征空间内。 4. **分类算法应用**：使用支持向量机(SVM)，随机森林(RF)或深度学习模型进行训练和预测。 5. **后处理评估**：通过混淆矩阵，Kappa系数等方式对分类结果进行评价，并优化模型参数。 在分析高光谱数据时还需注意以下几点： - **光谱分辨率**：指仪器能够区分的最小波长差值，直接影响特征敏感度； - **空间分辨率**：确定图像中单个像素代表地面区域大小的因素，影响分类精度； - **SNR（信噪比）**：衡量信号强度与噪声水平的比例关系，高 SNR 有助于获取更准确的信息。 此外，“avirissub_gt.mat”文件可能包含真实标签信息即已知类别标记。这在验证模型性能方面至关重要。研究人员利用此类数据集开发并比较不同分析方法以推动遥感技术的进步和发展。