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Python在农业知识图谱中的应用：命名实体识别、实体解析与关系抽取的数据挖掘技术

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本研究探讨了利用Python进行数据挖掘技术于农业知识图谱中，重点包括命名实体识别、实体解析及关系抽取的应用。通过这些技术的实施，旨在提升农业信息处理效率和智能化水平。 农业知识图谱涵盖了农业领域的命名实体识别、实体解析以及关系抽取等方面的数据挖掘技术。

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  • Python在农业知识图谱中的应用：命名实体识别、实体解析与关系抽取的数据挖掘技术
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    本研究探讨了利用Python进行数据挖掘技术于农业知识图谱中，重点包括命名实体识别、实体解析及关系抽取的应用。通过这些技术的实施，旨在提升农业信息处理效率和智能化水平。 农业知识图谱涵盖了农业领域的命名实体识别、实体解析以及关系抽取等方面的数据挖掘技术。
     
  • AgriKG：农业知识图谱——应用于农业的信息检索、命名实体识别与关系抽取等...
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    AgriKG是一款专为农业领域设计的知识图谱工具，提供信息检索、命名实体识别及关系抽取等功能，旨在提升农业生产效率和智能化水平。 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。相关研究请参考论文《AgriKG: 农业知识图谱及其应用》（发表于DASFAA 2019会议）。 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果，由上海市农业委员会信息中心主持。该课题以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，旨在充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设了上海市级农业农村大数据中心，并促进了信息资源的共建共享与创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院作为主要参与单位，在该项目中致力于实现智慧农业的目标。
     
  • 农业知识图谱：在农业领域实现信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取及实体关系查询
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    本项目致力于构建农业知识图谱，涵盖信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取和实体关系查询等功能，助力农业领域的智能化发展。 农业知识图谱包括以下组成部分： - hudong_pedia.csv：已经整理好的农业实体的百科页面结构化文件。 - labels.txt：包含5000多个手工标注的实体类别。 - predict_labels.txt：使用KNN算法预测的15万个实体类别的结果。 - wikidata_relation.csv：包含了predict_labels.txt中实体在Wikidata中的三元组关系数据。 - attributes.csv：部分农业实体的属性信息，这些信息直接从互动百科页面获取。 - static_weather_list.csv、weather_plant.csv和city_weather.csv：分别包含气候类型列表、气候与植物种植的关系以及城市与气候之间的关联。
     
  • ACE 2005 命名实体识别与关系抽取
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    ACE 2005是自动内容提取（Automated Content Extraction）计划的一部分，专注于命名实体识别和关系抽取技术的研发，推动信息抽取领域的进步。 ACE 2005 命名实体识别与关系抽取涉及从文本中自动识别出人名、地名、组织机构名称等命名实体，并进一步分析这些实体之间的语义关系，如“X 是 Y 的成员”或“X 在 Y 工作”。
     
  • 关于知识图谱中的实体消歧技术解析
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    本文章深入探讨了知识图谱中的实体消歧技术，旨在解决多义性问题并提高信息检索准确率。通过分析现有方法和实践案例，为相关研究与应用提供参考。 王昊奋老师的知识图谱实战课程涵盖了知识融合技术的精讲，并包含实战指导等内容。
     
  • 农业知识图谱(AgriKG)：助力农业领域信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答及辅助决策
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    简介：农业知识图谱（AgriKG）是一个专门针对农业领域的知识库，旨在提供信息检索、命名实体识别、关系抽取等服务，并支持智能问答和辅助决策。 农业知识图谱（AgriKG）在农业领域用于信息检索、命名实体识别、关系抽取、智能问答以及辅助决策。
     
  • Python在病历中的实体抽取与意图识别
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    本研究探讨了利用Python进行医疗文档中关键信息的自动提取及患者需求识别的技术方法，旨在提升医疗服务效率和质量。 中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding）可以采用Bi-LSTM CRF或IDCNN CRF模型。
     
  • 基于PyTorch的中文三元组抽取（含命名实体识别与关系抽取）.zip
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的解决方案，用于从文本中自动提取中文三元组信息。它结合了命名实体识别和关系抽取技术，能够高效、准确地处理大规模语料库，为知识图谱构建提供了有力支持。 命名实体识别采用bert_bilstm_crf模型实现，用于从句子中提取主体（subject）和客体（object）。相关功能在bert_bilstm_crf_ner目录下，并且存储的模型位于bert_bilstm_crf_ner/checkpoints/bert_bilsm_crfmodel.pt。 关系抽取则基于bert模型，负责识别主体与客体之间的关系。其相关功能可以在bert_re目录中找到，而用于训练的最佳模型存放在bert_re/checkpoints/best.pt文件里。 有关的具体数据位于data目录下，可以自行查看。
     
  • Python源码_NLP实验_命名实体识别+关系抽取+事件抽取+语义匹配.zip
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    本资源包包含使用Python源代码进行NLP实验的全套资料，涵盖了命名实体识别、关系抽取、事件抽取及语义匹配等关键技术。 该项目是个人毕业设计的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。 项目资源主要适用于计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业设计等学习材料。 此项目具有较高的参考价值。基础能力较强的人可以在该项目的基础上进行修改和调整，以实现类似其他功能。 本人在此完成了一些NLP相关的实验，并收集整理了相关的方法。 目前包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取以及语义匹配等功能，未来计划添加分类、文本生成及问答系统等其它实验内容。 ## 命名实体识别 与该部分相关的实验在`experimentsner`文件夹中进行，运行脚本位于`experimentsscripts` ## 关系抽取 相关实验在`experimentsrelation_extraction`文件夹内 ## 事件抽取 相关实验在`experimentsevent_extraction`文件夹内 ## 语义匹配 与该部分相关的实验在`experimentssentence_embedding`文件夹中进行
     
  • 知识图谱构建中的关系抽取实战技巧
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    本课程聚焦于知识图谱构建的关键环节——关系抽取，分享实用的技术方法和实战经验，助力提升数据理解和分析能力。 关系抽取实战知识图谱构建