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Agriculture-KBQA:基于知识图谱的农业智能问答系统,不断完善中

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简介:
Agriculture-KBQA是一款致力于农业领域的智能问答系统,通过构建和利用知识图谱技术,提供精准、专业的农业信息咨询服务,持续优化中。 农业-KBQA项目介绍:该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统,旨在从零开始构建一个以农产品为中心的知识图谱,面向用户群体包括农民和普通民众。对于农民而言,该系统能够提供有关某些农产品的种植方式、基本属性、种植成本以及经济效益等信息;而对于普通群众,则可以了解这些农产品在健康方面的功效,并通过展示各种植物之间的关系来推动科普教育。 项目结果展示如下: - 操作说明图谱 - 对话展示 项目的结构包括以下内容: ``` ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │ └── hudongbaike │ └── spiders │ ├── bk.py // 爬取搜索词 │ └── bkc.py // 带入搜索词爬取内容 └── data // 数据存放路径 ├── query_list.csv // 存放搜索词文件 ```

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客服
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  • Agriculture-KBQA
    优质
    Agriculture-KBQA是一款致力于农业领域的智能问答系统,通过构建和利用知识图谱技术,提供精准、专业的农业信息咨询服务,持续优化中。 农业-KBQA项目介绍:该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统,旨在从零开始构建一个以农产品为中心的知识图谱,面向用户群体包括农民和普通民众。对于农民而言,该系统能够提供有关某些农产品的种植方式、基本属性、种植成本以及经济效益等信息;而对于普通群众,则可以了解这些农产品在健康方面的功效,并通过展示各种植物之间的关系来推动科普教育。 项目结果展示如下: - 操作说明图谱 - 对话展示 项目的结构包括以下内容: ``` ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │ └── hudongbaike │ └── spiders │ ├── bk.py // 爬取搜索词 │ └── bkc.py // 带入搜索词爬取内容 └── data // 数据存放路径 ├── query_list.csv // 存放搜索词文件 ```
  • 式菜-领域:构建可视化与(KBQA)
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    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
  • KBQA-BERT-CRF:模型
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    KBQA-BERT-CRF是一种结合了BERT语言模型和CRF序列标注技术的知识图谱问答系统,旨在提高问题理解和答案抽取的准确性。 KBQA-BERT是基于知识图谱的问答系统项目,主要包含两个关键部分:一是使用BERT进行命名实体识别,二是利用BERT计算句子相似度。本项目将这两个模块结合在一起,构建了一个基于BERT的知识库问答系统(KBQA)。更多详情请参考我的博客。 环境配置: - Python版本为3.6 - PyTorch版本为1.1.0 - 操作系统:Windows 10 数据存放位置:Data文件夹中,更多的训练和测试数据可以从NLPCC2016和NLPCC2017获取。 目录结构: - Input/data/ 文件夹用于存储原始数据及处理后的数据。
  • 作物病虫害
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    本项目研发了一种基于知识图谱技术的农作物病虫害智能化问答系统,旨在为农民提供精准、高效的农业技术支持与咨询服务。通过整合丰富的农业专业知识和数据资源,该系统能够理解和回答关于作物病虫害防治的各种问题,从而提高农业生产效率,减少经济损失。 使用Neo4j图数据库结合Python进行知识图谱的构建是毕业设计或课程项目中的一个优秀选择。这种方法能够有效地展示复杂的数据关系,并且提供了强大的查询能力来处理大规模数据集。通过这种方式,学生可以深入理解图形数据库的工作原理以及如何利用它来进行高级数据分析和可视化。
  • 人工
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    本项目研发一种基于知识图谱技术构建的人工智能问答系统,旨在高效准确地理解和回答用户的复杂问题。通过深度学习和自然语言处理技术的应用,该系统能够从大规模语料库中提取并组织成结构化的领域知识,为用户提供精准、个性化的服务体验。 基于知识图谱的问答系统能够利用结构化的数据来提供准确、高效的答案。这种技术通过构建领域内的概念及其关系模型,使得机器可以理解和回答复杂的问题,从而提升了人机交互的质量和效率。
  • 电影
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱,旨在开发一个高效的智能化问答系统。该系统能够理解自然语言问题,并利用深度学习技术精准地从大规模语义网络中检索答案,为用户提供个性化的电影推荐和详尽的信息查询服务。 基于电影知识图谱的智能问答系统能够帮助构建一个智能化的影视咨询平台。这种系统通过整合丰富的电影数据资源,可以为用户提供精准、全面的答案,极大地提升了用户的观影体验和信息获取效率。
  • Python实现__Python, Python
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    本项目基于Python开发,构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术,系统能够理解并回答用户提出的复杂问题,提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python,并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练,因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分,而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。
  • JAVA古诗词
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    本项目是一款基于JAVA开发的古诗词知识图谱智能问答系统,利用自然语言处理技术,实现对古诗词相关问题的精准理解和回答。 使用Java实现基于知识图谱的古诗词智能问答系统涉及以下步骤: 1. 前端接收用户输入的问题,并通过CSS与AJAX技术将其发送到后端。 2. 对接收到的问题进行分词处理,同时为每个单词标注其词性。这一步需要构建和使用用户字典来提高准确性。 3. 抽象化问题内容,将具体的名词替换为其对应的类别标签。例如,“海尔的冰箱有哪些”会被转换成“ntc的n有哪些”。此过程利用了HashMap数据结构进行高效映射。 4. 利用词汇表以及HashMap为抽象后的句子生成词向量表示形式,以便于后续处理和匹配操作。 5. 与问题模板库进行比对,寻找最合适的匹配项。例如,“ntc n 有哪些”这样的模式会被识别出来作为候选答案的索引。 6. 将找到的问题模板还原成具体的形式,并根据上下文信息恢复原先的词汇内容。“ntc n 有哪些”的结果会变回“海尔 冰箱 有哪些”,其中ntc被替换为品牌名,n则对应产品类型。 7. 在服务层逻辑指导下,通过数据库连接器访问图数据库Neo4j来查询问题的答案。这一环节依赖于预先设计好的数据模型以及高效的检索算法。 8. 最后将从数据库获取的结果进行适当的格式化处理,并将其返回给前端展示给用户。 整个流程涵盖了从前端交互到后台复杂的数据处理和知识库查询的全过程,旨在为用户提供准确、快速的回答服务。
  • 设计代码
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    本项目致力于开发一种先进的基于知识图谱的智能问答系统。通过深度学习和自然语言处理技术的应用,实现从大规模文本数据中自动抽取信息,并构建领域特定的知识库,进而提供准确、高效的解答服务。该系统的设计与实施涉及复杂的算法优化及代码编写工作。 本项目提供了一套基于知识图谱的智能问答系统设计源码,包含37个文件:20个Python源代码文件、6个文本段落件、4个XML文件以及2个JSON文件等必要类型的文件。该系统利用知识图谱的语义理解和推理能力对用户提问进行深入分析,并从图谱中提取关键信息以生成精准答案;同时,通过整合优化输出结果来提升用户的交互体验。
  • 从零开始打造电影,实现KBQA
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    本项目致力于构建全面的电影知识图谱,通过自然语言处理技术,提供精准的基于知识库的问题回答服务(KBQA),让电影爱好者能够轻松获取深度信息。 从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答(上篇):本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学;从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答(下篇):Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细内容。更多细节请参见相关博客文章详解。