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基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统的构建(附代码资源):命名实体识别、关系识别及LTP入门教程

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简介:
本项目致力于利用知识图谱技术构建《红楼梦》人物关系的可视化界面和问答系统,涵盖命名实体识别、关系识别等关键技术,并提供LTP工具包的基础教学与完整代码资源。 1) app.py 是整个系统的主入口。 2) templates 文件夹包含 HTML 页面: - 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 3) static 文件夹存放 CSS 和 JS,用于定义页面样式和效果。 4) raw_data 文件夹包含处理后的三元组文件。 5) neo_db 文件夹是知识图谱构建模块: - config.py:配置参数 - create_graph.py:创建知识图谱及图数据库 - query_graph.py:查询知识图谱 6) KGQA 文件夹是问答系统模块,其中包括 ltp.py 用于分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider 文件夹包含相关代码: - get_*.py 是之前获取人物资料的脚本。

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客服
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  • ):LTP
    优质
    本项目致力于利用知识图谱技术构建《红楼梦》人物关系的可视化界面和问答系统,涵盖命名实体识别、关系识别等关键技术,并提供LTP工具包的基础教学与完整代码资源。 1) app.py 是整个系统的主入口。 2) templates 文件夹包含 HTML 页面: - 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 3) static 文件夹存放 CSS 和 JS,用于定义页面样式和效果。 4) raw_data 文件夹包含处理后的三元组文件。 5) neo_db 文件夹是知识图谱构建模块: - config.py:配置参数 - create_graph.py:创建知识图谱及图数据库 - query_graph.py:查询知识图谱 6) KGQA 文件夹是问答系统模块,其中包括 ltp.py 用于分词、词性标注和命名实体识别。 7) spider 文件夹包含相关代码: - get_*.py 是之前获取人物资料的脚本。
  • .zip
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    本项目旨在通过构建《红楼梦》的知识图谱,实现其复杂人物关系的可视化展示,并开发智能问答系统以增强文学研究和阅读体验。 app.py是整个系统的主入口文件。templates文件夹存放HTML页面: - 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。 static文件夹中存放了CSS和JS,用于设置页面样式和效果。raw_data文件夹包含经过数据处理后的三元组文件。neo_db文件夹是知识图谱构建模块: - config.py: 配置参数的配置文件。 - 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。 KGQA文件夹包含了问答系统模块,其中ltp.py负责分词、词性标注和命名实体识别。spider文件夹是爬虫模块: - get_*.py 文件用于之前的人物资料爬取工作,已经生成了images和json文件。 - show_profile.py:调用人物资料并展示在前端。 部署步骤: 0. 安装所需库,执行pip install -r requirement.txt 1. 下载neo4j图数据库,并配置环境(注意需要使用jdk8)。修改config.py中的账户密码信息。 2. 进入neo_db目录下运行python create_graph.py 创建知识图谱。 3. 根据 pyltp 文档下载ltp模型,安装好后进行相关操作。 4. 修改KGQA文件夹内ltp.py里的LTP模型路径设置 5. 执行python app.py命令,并在浏览器中访问localhost:5000查看结果。
  • Python-利用现《
    优质
    本项目运用Python语言及知识图谱技术,旨在构建《红楼梦》中复杂的人物关系网络,并开发基于此图谱的智能问答系统,为文学爱好者提供深度阅读辅助。 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统旨在通过构建详细的文学作品中的角色网络和互动模式来提升对这部经典小说的理解。该系统能够帮助用户更直观地探索《红楼梦》中错综复杂的人物联系,并提供便捷的方式获取关于书中情节、角色背景的相关信息。
  • Python利用现《数据集
    优质
    本项目运用Python结合知识图谱技术,旨在呈现《红楼梦》中错综复杂的人物关系网络,并构建一个互动式的问答系统。通过直观的视觉化图表和智能查询功能,使读者能够更深入地理解这部经典文学作品中人物之间的联系与动态。同时提供详细的程序源代码及数据集供研究者参考使用。 1. `app.py` 是整个系统的主入口。 2. `templates` 文件夹包含 HTML 页面: - `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 3. `static` 文件夹存放 CSS 和 JS 文件,用于定义页面的样式和效果。 4. `raw_data` 文件夹包含经过处理后的三元组文件。 5. `neo_db` 文件夹是知识图谱构建模块: - `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`: 知识图谱查询功能 6. `KGQA` 文件夹包含问答系统模块: - `ltp.py`: 分词、词性标注和命名实体识别。 7. `spider` 文件夹是爬虫模块,其中的 `get_*.py` 脚本用于之前的人物资料抓取工作。
  • 《三国演义》.zip
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    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。
  • 《三国演义》(KGQA_SG)
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    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。
  • BERT+CRF+BiLSTM医疗医生推荐医学
    优质
    本项目运用BERT、CRF和BiLSTM技术进行医疗领域命名实体识别,并建立医生推荐系统,集成医学知识图谱与智能问答功能。 领域知识图谱的医生推荐系统:通过使用BERT+CRF+BiLSTM进行医疗实体识别,构建医学知识图谱,并建立知识问答系统。
  • 中文项目-Python
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    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。
  • 中式菜-领域智能(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
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    本项目旨在开发一款基于深度学习和知识图谱技术的智能问答系统,能够精准理解用户问题并提供准确答案。 本段落详细介绍了一种基于知识图谱的问答系统,并构建了一个推理模型,在问题回答过程中显示出了很高的有效性。