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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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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • 心理咨询知识图谱智能问答系统
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    本系统为用户提供全面的心理咨询相关知识服务，通过构建详细的知识图谱和智能问答技术，帮助用户迅速找到所需信息并解决心理困扰。 基于Neo4j和Python开发的心理疾病咨询知识图谱智能问答系统已经完成了前后端的开发设计。该知识图谱包括disease（疾病）、alternate_name（别名）、pathogenic_site（致病部位）、department（科室）、symptom（症状）、check（检查）以及susceptible_crowd（易感人群）等实体类型，同时还包含了如disease_alternate_nam、disease_pathogenic_site 、disease_symptom、disease_check、disease_department、disease_complication和disease_confusable等多种关系类型。整个知识图谱共包含1462个实体及3927条关系，能够实现针对心理疾病咨询的智能问答功能。
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
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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。
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
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    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • 从零开始打造电影知识图谱，实现KBQA智能问答
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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。
     
  • 基于法务智能知识图谱(含代码): 20万法务问答及法律资讯查询功能
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    本项目构建了一个庞大的法务智能知识图谱，涵盖逾20万条法务问答与法律资讯，提供高效准确的检索服务。包含源码分享。 随着知识图谱在金融、医疗、法律和旅游等行业中的应用日益广泛，它为这些领域提供了智能化解决方案的可能性。特别是在法律智能方面，借助现有的大数据及机器学习/深度学习技术以及自然语言处理能力，可以实现更加精准的服务。 本项目将围绕两个主要方向展开工作： 1. 以特定核心内容为基础，收集相关数据并建立基础的知识图谱、法务资讯对话知识库和案由知识库。 2. 在完成第一步的基础上，进一步开展以下四个方面的研究与开发： - 基于案由知识库的预测模型 - 根据法务咨询对话知识库进行法务问题类型分类 - 依据法务咨询对话知识库提供自动化的法律咨询服务 - 利用构建的知识图谱实现高效的信息查询功能
     
  • 农业知识图谱：在农业领域实现信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取及实体关系查询
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    本项目致力于构建农业知识图谱，涵盖信息检索、智能问答、命名实体识别、关系抽取和实体关系查询等功能，助力农业领域的智能化发展。 农业知识图谱包括以下组成部分： - hudong_pedia.csv：已经整理好的农业实体的百科页面结构化文件。 - labels.txt：包含5000多个手工标注的实体类别。 - predict_labels.txt：使用KNN算法预测的15万个实体类别的结果。 - wikidata_relation.csv：包含了predict_labels.txt中实体在Wikidata中的三元组关系数据。 - attributes.csv：部分农业实体的属性信息，这些信息直接从互动百科页面获取。 - static_weather_list.csv、weather_plant.csv和city_weather.csv：分别包含气候类型列表、气候与植物种植的关系以及城市与气候之间的关联。
     
  • Python实现的知识图谱智能问答系统__Python智能问答, Python智能问答系统
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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。
     
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    本作品构建了电影知识图谱智能问答系统的大型问题数据集，并深入分析其核心构成要素，旨在提升影视领域自然语言处理技术的应用水平。 资源包含了电影知识方面的几个问题训练集样本数据，以及特征词汇表和问题分类器模板。此外，还提供了基于电影知识图谱的智能问答系统的核心代码ModelProcess。
     
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    本项目旨在开发一个基于知识图谱技术的智能心理咨询平台，该系统能够提供个性化的心理咨询服务和专业的心理健康信息查询功能。通过整合心理学理论与实际案例资源，为用户提供高效、便捷的心理支持服务。 知识图谱是一种结构化的知识表达形式，通过图形方式组织并存储大量实体（如人、地点、事件）及其相互关系。在知识图谱中，每个实体作为节点存在，并且它们之间的各种语义关联则由边连接起来，形成了一个庞大的数据网络。 其核心价值在于能够精确直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理能力。例如，在搜索引擎的应用场景下，通过利用知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接；同时也能支撑高级的人工智能应用领域，比如问答系统、推荐引擎和决策辅助等。 构建过程通常包括数据抽取、信息融合、实体识别与关系挖掘等多个步骤，并且需要运用自然语言处理技术、机器学习方法及数据库管理等多项关键技术。知识图谱的不断完善有助于从海量的信息中挖掘出深层次的价值内容，从而推动人工智能向更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之，知识图谱是一个大规模集成多领域和异构来源的知识载体，作为实现智能化信息系统的基础工具与关键基础设施，在提升信息检索质量和促进智能应用研发方面发挥着重要作用。