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Python-法律智能项目涵盖856项罪名知识图谱

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简介：
本项目构建了一个包含856项罪名的全面知识图谱，运用Python技术推动法律领域的智能化发展，旨在提高案件分析和判决效率。 罪名法务智能项目涵盖了856项罪名知识图谱，并基于280万条罪名训练数据进行预测分析。此外，该项目还提供了13类问题分类功能及法律资讯问答服务，其基础是20万个法务问答对的数据支持。

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  • Python-法律智能项目涵盖856项罪名知识图谱
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    本项目构建了一个包含856项罪名的全面知识图谱，运用Python技术推动法律领域的智能化发展，旨在提高案件分析和判决效率。 罪名法务智能项目涵盖了856项罪名知识图谱，并基于280万条罪名训练数据进行预测分析。此外，该项目还提供了13类问题分类功能及法律资讯问答服务，其基础是20万个法务问答对的数据支持。
     
  • 《海贼王-ONE PIECE》知识图谱项目实战（附代码资源）：涵盖数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及图谱可视化
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    本项目深入讲解如何构建《海贼王-ONE PIECE》的知识图谱，包括数据收集、存储管理、信息提取、计算处理和图表展示等内容，并提供实用代码资源。 本项目涵盖了数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及知识应用五个主要部分。 在数据采集阶段，我们构建了两个知识图谱以及一个关系抽取的数据集： - 人物知识图谱：包含各个人物的信息； - 关系抽取数据集：标注出自然语言中实体及其之间的关系； - 实体关系知识图谱：《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱。 在知识存储方面，我们尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别通过RDF结构化查询语言SPARQL及属性图查询语言Cypher，在知识图谱上进行查询操作。 对于知识抽取部分，基于之前构建的关系抽取数据集，利用deepke中提供的工具进行了关系抽取实践。我们测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在所构建的数据集上的效果。 在知识计算环节： - 图计算：使用Neo4j对实体关系知识图谱进行图挖掘操作，如最短路径查询、权威节点发现及社区发现； - 知识推理：利用Apache Jena对关系知识图谱进行了知识推理，并补全了一部分数据。 最后，在知识应用方面： - 智能问答系统（KBQA）基于REfO构建了一个针对《海贼王》中人物的知识库问答系统。 - 可视化图片通过D3技术，实现了实体关系的可视化展示。
     
  • 知识图谱实战项目（含源码）
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    本书提供多个知识图谱实战项目案例及完整源代码，旨在帮助读者深入理解与实际操作知识图谱构建和应用技术。适合数据科学和技术开发人员阅读实践。 知识图谱完整项目实战视频教程提供了一个从需求到实现的全面指南，覆盖整个项目的生命周期。课程特点包括：1. 完整项目：涵盖项目开发的所有阶段；2. 实战指引：强调实际操作与应用；3. 源码剖析：附带完整的程序源代码下载。
     
  • 认知智能与知识图谱
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    认知智能与知识图谱聚焦于探讨如何通过先进的算法和模型实现机器对人类语言、思维的理解，并利用知识图谱技术构建大规模语义网络以增强人工智能系统的推理能力。 肖仰华教授在报告中详细讲解了知识图谱和认知智能，并通过PPT进行了清晰的展示。对这一主题感兴趣的朋友们可以下载他的演示文稿参考学习。当时在现场听报告的经历非常令人享受。
     
  • 电影知识图谱应用（Movie_Knowledge_Graph_App）：涵盖实体识别、查询及智能问答等功能。
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    《电影知识图谱应用》是一款集成了实体识别、查询与智能问答功能的应用程序。用户可以轻松探索和获取关于电影的各种信息，享受智能化的电影百科体验。 基于Neo4j, Django, Pytorch 和 py2neo 的电影图谱及问答功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。项目中用到的数据来自网上公开数据集。 准备数据并构建实体及关系如下：以下数据导入是在 Neo4j 控制台上完成的，将 data/node 与 data/relation 文件放入 Neo4j 安装目录下的 import 文件夹内： - 实体类型: Movie - 数据文件: Movie.csv - 数量: 4587 - 说明: 电影实体 - 实体类型: Person - 数据文件: Person.csv - 数量: 22937 - 说明: 人员实体 - 实体类型: Country - 数据文件: Country.csv - 数量: 84 - 说明: 国家实体 关系： 1. 关系类型：主语与电影的关系，数据来自 data/relation 文件夹。 2. 其他三类具体未列出。
     
  • 人工智能知识图谱！
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    人工智能知识图谱是用于表示和利用实体及其实体间关系的知识库系统。它通过图形化结构展示数据间的关联，助力于信息检索、问答系统等应用领域的发展。 人工智能知识图谱
     
  • 项目实践：如何搭建知识图谱
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    本项目聚焦于构建实用的知识图谱，涵盖从理论理解到实际操作的全过程。通过详细步骤解析和案例分享，引导读者掌握核心技术和方法，助力提升数据分析与处理能力。 我尝试了如何构建一个简单的知识图谱，并做了两个版本：一个是完全从零开始的（startfromscratch），另一个是在CN-DBpedia基础上进行补充。我还测试了MySQL、PostgreSQL和Neo4j数据库。自己摸索过程中可能已经踩了很多坑，但还没发现呢，欢迎讨论。 知识库可以分为两类：一类是以Freebase和Yago2为代表的CuratedKBs，它们主要从维基百科和WordNet等资源中抽取大量的实体及关系。
     
  • ONEPIECE-KG:《海贼王》的知识图谱项目
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    ONEPIECE-KG 是一个致力于构建和分享《海贼王》丰富世界观及复杂人物关系的知识图谱项目。 ONEPICE-KG是一个面向《海贼王》领域的知识图谱项目。该项目包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算以及知识应用五个部分。 在数据采集方面，主要构建了两个知识图谱和一个关系抽取的数据集： 1. 人物知识图谱：包含各个人物的信息。 2. 实体关系知识图谱：建立《海贼王》中各个实体之间的关联。 3. 关系抽取数据集：标注自然语言中的实体及其相互间的关系。 在知识存储方面，尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别采用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher进行查询操作。 对于知识抽取环节，则基于之前构建的数据集利用deepke提供的工具实践关系抽取测试。实验中，评估了几种模型在自建数据集上的效果，包括PCNN、GCN及BERT等。 此外，在知识计算阶段，通过Neo4j对实体关系图谱执行了相应的图挖掘工作，其中包括最短路径查询等一系列操作。
     
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    本论文探讨了认知智能的概念及其在构建和应用知识图谱中的作用，分析其如何增强信息检索、推理能力及自动化决策过程。 知识图谱是实现认知智能的关键技术，能够推动机器达到更高层次的认知能力。