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知识体系完整图谱文件系列

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简介：
本系列提供全面的知识结构图谱文件，涵盖多个学科领域，帮助学习者建立系统化的认知框架，提升理解和记忆效率。 知识体系全系列图谱文件包含了各个领域的专业知识结构和框架，旨在帮助学习者系统地理解和掌握相关学科的内容。这些图谱涵盖了从基础概念到高级理论的各个方面，并提供了清晰的学习路径，便于用户根据自己的需求进行针对性学习或复习。

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  • 知识体系完整图谱文件系列
    优质
    本系列提供全面的知识结构图谱文件，涵盖多个学科领域，帮助学习者建立系统化的认知框架，提升理解和记忆效率。 知识体系全系列图谱文件包含了各个领域的专业知识结构和框架，旨在帮助学习者系统地理解和掌握相关学科的内容。这些图谱涵盖了从基础概念到高级理论的各个方面，并提供了清晰的学习路径，便于用户根据自己的需求进行针对性学习或复习。
     
  • 知识图谱完整课件
    优质
    本课程提供全面的知识图谱学习资源，涵盖理论基础、构建方法及应用实例，旨在帮助学员系统掌握知识图谱的相关技术和实践技能。 王昊奋老师的全套知识图谱课件展示了知识图谱的功能：使知识能够被用户访问（搜索）、查询（问答）以及支持决策行动。
     
  • Python版知识图谱实战系列
    优质
    《Python版知识图谱实战系列》是一套专注于利用Python语言进行知识图谱构建与应用的技术教程集，旨在帮助读者掌握从理论到实践的知识图谱开发技能。 知识图谱实战系列课程旨在帮助学生快速掌握该领域的核心技术，并通过Python各大开源技术实现知识图谱的核心应用。课程将通俗地讲解关键技术点及其应用场景，并全程演示如何构建知识图谱生态中的各项核心技术。
     
  • 动漫知识图谱的代码与关系文件
    优质
    本项目构建了一个全面的动漫知识图谱，包含了角色、作品及其相互之间的复杂关系。通过详细的代码和结构化的数据文件来描述这些联系，旨在为开发者提供一个强大的资源库，用于开发各种基于动漫的知识应用和服务。 相关博客中有介绍如何构建bilibili所有番剧的详情的知识图谱。
     
  • 高端装备制造知识图谱自动化构建竞赛——工业知识图谱关系抽取及完整源码
    优质
    本竞赛聚焦高端装备制造领域，旨在通过自动化手段高效构建知识图谱，参赛者需完成工业知识图谱的关系抽取任务并提供完整源代码。 以“工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建”竞赛为例，以下是操作步骤： 1. 拷贝项目：```git clone https://github.com/taishan1994/pytorch_triple_extraction.git``` 2. 载入预训练模型`chinese-roberta-wwm-ext`到model_hub/chinese-roberta-wwm-ext/下，需要的是config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt。也可以选择下载`chinese-bert-wwm-ext`。
     
  • 问答系统的知识图谱
    优质
    《问答系统的知识图谱》是一篇探讨如何构建和利用知识图谱来增强问答系统性能的文章。通过整合结构化信息，提升机器理解与回答复杂查询的能力。 肖仰华-大规模概念图谱构建与应用 北京大学 腾讯-大规模知识图谱的构建与应用 苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取 陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考 ZTE中兴
     
  • 中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)
    优质
    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件
     
  • Python版知识图谱实战系列(2020年新版).rar
    优质
    本资源为《Python版知识图谱实战》2020年新版，涵盖利用Python构建和应用知识图谱的技术与方法，适合开发者深入学习。 《知识图谱实战系列（Python版）》视频教程于2020年录制完成，并配有源码、课件及数据集的完整版本。本课程旨在帮助学生快速掌握知识图谱领域的核心技术，通过基于Python的各种开源技术实现知识图谱的核心应用。课程内容通俗易懂地讲解了关键技术点及其应用场景，并全程演示如何在构建知识图谱生态系统中运用各项核心技能。
     
  • 基于知识图谱的在线学习推荐体系
    优质
    本研究构建了一套基于知识图谱的在线学习推荐系统，通过深度分析用户行为和课程内容之间的关系，提供个性化学习路径建议，旨在提升教育质量和用户体验。 本系统的设计主要采用了Java编程语言及MySQL数据库，并使用了Spring Boot框架进行开发。前端设计方面，则选择了较新的Vue.js技术栈来实现用户界面。该系统实现了包括但不限于用户的登录功能、知识图谱的生成以及基于协同过滤算法推荐习题的功能，同时支持管理员对用户的基本管理操作。 页面设计简洁且易于上手，为用户提供了一个友好交互体验的环境。通过层次化的展示方式将搜索内容在知识图谱中的位置直观地反馈给用户，使他们能够轻松理解搜索结果与知识体系之间的关系，并根据协同过滤算法获得相关推荐信息。