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CCKS 2020全国知识图谱与语义计算大会相关演示文档。

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简介：
该资料来源于 sigkg.cn/ccks2020 平台，主要呈现了关于最新知识图谱研究的最新进展以及其中涉及的主要内容。

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  • CCKS 2020全国知识图谱与语义计算大会参考PPT
    优质
    该PPT为CCKS 2020全国知识图谱与语义计算大会相关资料，涵盖知识图谱构建、管理及应用等多个方面，是自然语言处理和数据挖掘领域的宝贵资源。 资料介绍了最新的知识图谱研究进展及相关内容。
     
  • CCKS 2018知识图谱报告.zip
    优质
    该文档包含CCKS 2018会议中关于知识图谱领域的研究报告和技术论文集，涵盖了知识表示、知识获取及应用等多个方面。 2018年9月发布的多篇知识图谱论文涵盖了该领域的几乎所有相关概念。这些Word版本的文档便于参考借鉴，是目前关于知识图谱非常优秀的中文文献。
     
  • 基于《三国演义》的知识图谱构建
    优质
    本项目旨在通过分析与重构罗贯中所著《三国演义》中的复杂人物关系和事件脉络，构建一个全面且准确的知识图谱。该图谱将涵盖小说内主要角色、战役及其他历史事件，为学术研究及公众教育提供有力工具。 改资源包含数据集和知识谱图搭建代码，但环境需要自行搭建。
     
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统(KGQA_SG)
    优质
    KGQA_SG是一款基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统。它将复杂的人物关系以直观的形式展现，并支持自然语言查询，方便用户深入探索和理解三国故事。 该项目的代码是基于《红楼梦》项目开发的。目前仅实现了所有人物关系页面（all_relation.html），且代码较为杂乱。后续我会逐步整理此项目，并尝试构建一个知识图谱，以方便大家学习。 以下是项目的文件结构： - index.html：欢迎界面 - search.html：搜索人物关系页面 - all_relation.html：所有人物关系页面 - KGQA.html：人物关系问答页面 - config.py：配置参数 - create_graph.py：创建知识图谱及建立图数据库 - query_graph.py：查询知识图谱 - ltp.py：分词、词性标注和命名实体识别 此外，还有一些以get_开头的文件。
     
  • 精选知识图谱相关80篇论文集
    优质
    本合集精心挑选了与知识图谱相关的80篇高质量学术论文，涵盖构建、应用及最新研究进展等多个方面，旨在为研究人员和从业者提供全面的学习资源。 这段文字介绍了包括事件抽取、关系抽取、命名实体识别（NER）、实体消歧、知识表示、问答系统以及知识图谱等方面的论文，适合初学者学习。
     
  • 与知识图谱相关的数据压缩包
    优质
    该数据压缩包包含了多种类型的知识图谱相关资料和文件，旨在为研究者及开发者提供便捷的数据获取途径，并支持进一步的研究开发工作。 贪心学院的知识图谱相关数据压缩包可以通过命令导入到Neo4j数据库中，如有需要可以使用积分下载。
     
  • 大型语言模型与知识图谱.pdf
    优质
    本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用，分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据，大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达，从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外，这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息，形成更加丰富且准确的知识体系，为用户提供更为智能的服务体验。
     
  • Neo4j Demos: 知识图谱数据存储与Py2Neo示例演示
    优质
    本视频展示如何使用Neo4j数据库进行知识图谱的数据存储，并通过Python库py2neo提供具体操作示例。 项目使用的是py2neo4.0版本与neo4j3.5.0-alpha04版本。1.py到12.py为相关功能点的示例代码，从第6.py开始真正调用Neo4j服务端，服务器具体安装步骤见1-12.py中的综合实践内容。13.py是操作OGM对象映射的代码。
     
  • DataFunSummit知识图谱峰会（一、二届）全套PPT
    优质
    DataFunSummit知识图谱峰会（一、二届）全套PPT汇集了两届会议中关于知识图谱领域的前沿技术与应用分享，涵盖架构设计、算法创新及行业案例等多方面内容。 DataFunSummit 2021年第一届知识图谱在线峰会及2022年第二届知识图谱在线峰会共提供了72份PPT资料。其中包括了如《数据增强语义图理解技术》、《脱敏版的知识图谱分享》、《实体对齐算法在电商领域的应用实践》等多篇论文，以及关于自动化的知识图谱表示学习方法的介绍和基于美团大脑的商品理解等内容。此外还有电信领域内的知识图谱建设与应用实践经验分享，低资源信息抽取鲁棒性问题发现及提升等方面的研究进展和技术思考。
     
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统的构建.zip
    优质
    本项目旨在通过构建《三国演义》中的人物知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并提供智能问答功能，便于用户深入理解和研究这部经典文学作品。 这是一个由导师指导并通过评审的高分项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，同时也适合作为课程设计或期末大作业的一部分使用。