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开放知识图谱四大名著人物关系数据集.zip

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简介：
本资料集为《西游记》、《红楼梦》、《三国演义》及《水浒传》中的主要角色提供了详尽的人物关系网络，便于研究和分析经典文学作品中复杂的社会联系与互动。 openkg四大名著人物关系数据集.zip包含了关于中国古典文学作品《四大名著》中的人物关系的数据集合。这份资源对于研究这些经典著作中的角色互动、情节发展等方面具有很高的参考价值。

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  • 开放知识图谱四大名著人物关系数据集.zip
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    本资料集为《西游记》、《红楼梦》、《三国演义》及《水浒传》中的主要角色提供了详尽的人物关系网络，便于研究和分析经典文学作品中复杂的社会联系与互动。 openkg四大名著人物关系数据集.zip包含了关于中国古典文学作品《四大名著》中的人物关系的数据集合。这份资源对于研究这些经典著作中的角色互动、情节发展等方面具有很高的参考价值。
     
  • 2023.1.16-四大名著-三元组知识图谱数据集data.zip
    优质
    本资料包提供《西游记》、《红楼梦》、《水浒传》及《三国演义》四大古典名著的三元组知识图谱，涵盖人物关系、故事情节等丰富信息。格式为压缩文件，便于下载和使用。 中文开放知识图谱平台提供了中国四大名著的数据集，数据以三元组的形式存储在CSV文件中，并可以直接在Python的集成编译环境中调用。
     
  • 四大名著人物关系一览表
    优质
    《四大名著人物关系一览表》汇集了中国古典文学巅峰之作《西游记》、《水浒传》、《三国演义》及《红楼梦》中重要角色的关系图谱，便于读者快速了解和记忆各部作品复杂的人物网络。 四大名著各人物关系表展示了中国古典文学作品《红楼梦》、《西游记》、《水浒传》以及《三国演义》中的主要角色及其相互之间的联系。这份表格能够帮助读者更好地理解这些经典著作中错综复杂的人物网络和故事情节发展。
     
  • 知识图谱数据集.zip
    优质
    《知识图谱数据集》包含各类结构化和非结构化的信息资源，旨在为学术研究及应用开发提供丰富的语义数据分析素材。 知识图谱学习资料供大家一起学习使用，帮助了解最新前沿动态。
     
  • 中文人物关系知识图谱项目-基于Python的人物关系图谱构建
    优质
    本项目旨在利用Python语言及相关库，建立一个全面、精确的中文人物关系知识图谱，通过解析和分析大量文本数据来揭示复杂的人际网络。 在信息技术领域内，知识图谱作为一种高效的数据组织与检索方式已成为了研究及应用的热点之一。特别是在中文信息处理方面，构建人物关系的知识图谱能够帮助我们更好地理解和分析大量的文本数据，并揭示其中隐藏的人物网络。 本项目以“使用Python构建中文人物关系知识图谱”为主题，涵盖了从数据收集、预处理到实体识别和关系抽取等多个关键环节，最后形成完整的知识图谱并应用于问答系统中。以下将对这些步骤进行深入探讨。 首先，在构建过程中的核心任务是获取及处理相关数据。这通常包括通过网络资源（如新闻报道、社交媒体平台或百科全书）抓取信息，并利用自然语言处理技术解析文本，以提取人物实体及其相互关系等关键内容。Python作为一种强大的编程语言提供了丰富的NLP库支持，例如jieba用于中文分词，spaCy进行实体识别以及NLTK用于语法分析等功能，为构建知识图谱带来了极大的便利。 随后，在完成数据的初步抽取后需要通过与权威的知识数据库（如DBpedia）对比来验证并完善所提取的关系信息。这一步骤有助于提高关系抽取出的准确性和完整性，确保最终生成的人物关系网络具有较高的可信度和实用性。 接下来的技术重点在于采用远程监督及迭代学习策略进行人物间关联性的精确抽取。其中，前者涉及利用大规模未标注数据集，并借助已知实体间的预定义联系作为指导信号来进行训练；后者则是一种自适应性更强的学习方法，通过不断发现新的关系实例来优化模型性能。 知识图谱构建完毕后的一个重要应用领域就是开发基于其上的问答系统。该类系统的实现主要依赖于解决两个核心问题：首先是对用户提出的问题进行准确的理解和解析以确定查询目标；其次是高效地在图数据库中查找最相关的信息作为答案反馈给使用者。这一过程不仅需要强大的自然语言处理能力，还要求对复杂的关系网络结构有深入理解。 项目文件名“PersonRelationKnowledgeGraph-master”表明它包含了一整套源代码资源供用户下载和运行以进行实践学习与研究工作。这对于初学者而言是一个非常有价值的平台，在实际操作中可以直观地了解知识图谱的构建流程，并通过修改现有代码来探索不同的算法和技术方案。 总之，中文人物关系的知识图谱构建是一项综合性的任务，它涵盖了自然语言处理技术中的多个关键子领域。借助Python编程工具链的支持，我们可以实现从数据预处理到最终应用的全过程闭环开发模式，在新闻分析、信息检索等领域中具有广泛的应用前景。
     
  • family 知识图谱数据集
    优质
    Family知识图谱数据集包含丰富的人类家庭关系信息，旨在促进家族树重建、遗传研究及智能系统中的语义理解与推理能力的发展。 家庭背景的知识图谱三元组数据包括entities.txt、facts.txt、relations.txt、test.txt、train.txt 和 valid.txt 这几个文件。
     
  • FB15K 知识图谱数据集
    优质
    FB15K知识图谱数据集是Freebase数据库的一个子集，包含约27万实体和14.9万事实三元组，广泛用于链接预测、关系抽取等任务的研究。 知识图谱FB15K数据集是一个广泛使用的基准测试集合，用于评估在大规模知识库上执行的链接预测任务的效果。这个数据集包含Freebase的一部分，并且经过精心设计以促进关系路径的学习和推理能力的研究。它包含了各种实体及其之间的复杂关系，为研究者提供了一个丰富的资源来开发和完善他们的模型和技术。
     
  • 东南大学知识图谱数据.zip
    优质
    该文件包含东南大学制作的知识图谱相关数据集，适用于学术研究、教育及智能系统开发等领域。 东南大学在知识图谱领域开展了深入的研究工作，并取得了一定的成果。相关研究涵盖了知识表示、推理以及应用等多个方面，为推动该领域的技术进步做出了贡献。
     
  • NELL-995知识图谱数据集
    优质
    NELL-995是卡内基梅隆大学开发的知识图谱数据集，包含超过百万实体和数十万关系的事实陈述，用于训练机器学习模型理解与生成知识图谱。 The dataset format is as follows: - **raw.kb**: Contains the raw KB data from the NELL system. - **kb_env_rl.txt**: Includes inverse triples of all triples in raw.kb. This file serves as the KG for reasoning purposes. - **entity2vec.bern/relation2vec.bern**: TransE embeddings used to represent RL states, which can be trained using TransX implementations by thunlpt (though specific implementation details are not provided here). The tasks directory contains specific reasoning relations and their associated files: - **tasks/${relation}/*.vec**: Trained TransH Embeddings. - **tasks/${relation}/*.vec_D**: Trained TransD Embeddings. - **tasks/${relation}/*.bern**: Trained TransR Embeddings, trained using the specified KB embeddings. - **tasks/${relation}/*.unif**: Trained TransE Embeddings. Additionally, there are directories for each relation containing: - **transX**: Triples used to train the KB embedding models. - **train.pairs** and **test.pairs**: Training and test triples in PRA format respectively. - **path_to_use.txt**: Reasoning paths discovered by the RL agent. - **path_stats.txt**: Path frequency of randomised BFS.