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基于Python的电力运检知识图谱知识抽取算法及管理系统源代码项目

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简介:
本项目利用Python开发了一套电力运检领域的知识图谱系统,涵盖知识抽取与管理算法。源码助力行业数据分析和智能化运维提升。 电力运检知识图谱-知识抽取算法项目: 项目路径: ac-code 属性抽取代码及数据 entities-base 实体库 filters 过滤器 filters-data 过滤器所使用的相关资源 ner-data 命名实体识别数据 ner-code 命名实体识别最新代码 rc-code 关系抽取代码及数据 .gitignore git忽略文件 前端 项目路径: config webpack配置文件 public 公共文件 scripts 项目命令脚本 src 项目资源 components 通用组件 pages 页面组件 router 路由配置 statics 静态文件 store 全局状态存储 utils 工具包 ajax.js 异步请求配置文件 App.js 应用入口文件 index.js 项目入口文件 style.js 全局样式文件 .gitignore git忽略文件 package.json 项目依赖文件 package-lock.json 项目依赖版本锁文件

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  • Python
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    本项目利用Python开发了一套电力运检领域的知识图谱系统,涵盖知识抽取与管理算法。源码助力行业数据分析和智能化运维提升。 电力运检知识图谱-知识抽取算法项目: 项目路径: ac-code 属性抽取代码及数据 entities-base 实体库 filters 过滤器 filters-data 过滤器所使用的相关资源 ner-data 命名实体识别数据 ner-code 命名实体识别最新代码 rc-code 关系抽取代码及数据 .gitignore git忽略文件 前端 项目路径: config webpack配置文件 public 公共文件 scripts 项目命令脚本 src 项目资源 components 通用组件 pages 页面组件 router 路由配置 statics 静态文件 store 全局状态存储 utils 工具包 ajax.js 异步请求配置文件 App.js 应用入口文件 index.js 项目入口文件 style.js 全局样式文件 .gitignore git忽略文件 package.json 项目依赖文件 package-lock.json 项目依赖版本锁文件
  • 《海贼王-ONE PIECE》实战(附):涵盖数据采集、存储、可视化
    优质
    本项目深入讲解如何构建《海贼王-ONE PIECE》的知识图谱,包括数据收集、存储管理、信息提取、计算处理和图表展示等内容,并提供实用代码资源。 本项目涵盖了数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及知识应用五个主要部分。 在数据采集阶段,我们构建了两个知识图谱以及一个关系抽取的数据集: - 人物知识图谱:包含各个人物的信息; - 关系抽取数据集:标注出自然语言中实体及其之间的关系; - 实体关系知识图谱:《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱。 在知识存储方面,我们尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j,并分别通过RDF结构化查询语言SPARQL及属性图查询语言Cypher,在知识图谱上进行查询操作。 对于知识抽取部分,基于之前构建的关系抽取数据集,利用deepke中提供的工具进行了关系抽取实践。我们测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在所构建的数据集上的效果。 在知识计算环节: - 图计算:使用Neo4j对实体关系知识图谱进行图挖掘操作,如最短路径查询、权威节点发现及社区发现; - 知识推理:利用Apache Jena对关系知识图谱进行了知识推理,并补全了一部分数据。 最后,在知识应用方面: - 智能问答系统(KBQA)基于REfO构建了一个针对《海贼王》中人物的知识库问答系统。 - 可视化图片通过D3技术,实现了实体关系的可视化展示。
  • 疾病问答Java毕设说明.zip
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    本压缩包包含一个基于Java编写的毕业设计项目源代码和文档,该项目构建了一个利用知识图谱进行疾病相关问题自动回答的系统。 【资源说明】Java毕设基于知识图谱的疾病知识问答系统源码+项目说明.zip 1. 实体类型 | 实体类型 | 中文含义 | 实体数量 | 举例 | | ---------- | -------- | ----------- | ---- | | Disease | 疾病 | 8792 | 感冒 | | Department| 科室 | 54 | 内科 | | Check | 检查项目 | 3342 | 血常规| | Drug | 治疗药品 | 1204 | 布洛芬片| | Food | 食物 | 4854 | 蜂蜜 | | Symptom | 症状 | 6556 | 腹腔积血 | | Total | 总计 | 24802 | 约2.5万实体 | ### 实体关系三元组 - ``:疾病所属科室 - ``:疾病检查项目 - ``:疾病常用药物 - ``:疾病症状 - ``:疾病宜吃食物 - ``:疾病忌吃食物 - ``:推荐食谱 - ``:疾病并发症 ### 实体关系信息 | 实体关系类型 | 中文含义 | 关系数量 | 示例 | | -------------- | ----------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------| | belongs_to | 属于 | 8784 | <哮喘,belongs_to,内科> | | common_drug | 常用药物 | 13477 | <小儿肺炎,common_drug,小儿肺热平胶囊> | | good_food | 宜吃食物 | 34221 | <胸椎骨折,good_food,黑鱼> | | avoid_food | 忌吃食物 | 34215 | <感冒,avoid_food,猪油> | | check_item | 检查项目 | 39098 | <肾结石,check_item,尿液颜色> | | recommand_recipes| 推荐食谱 | 39663 | <肝病,recommand_recipes,芝麻小米粥> | | has_complication | 并发症 | 19151 | <痔疮,has_complication,直肠癌> | | has_symptom | 疾病症状 | 58398 | <冠心病,has_symptom,心慌;呼吸困难;心力衰竭> | ### 总计 近25万实体关系 该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能正常的情况下才上传的,请放心下载使用!本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计或作业使用。如果基础还行,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能,并可直接用于毕业设计或课程设计中。 欢迎下载并沟通交流,互相学习共同进步!
  • Python构建问答.zip
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    本项目旨在利用Python编程语言及知识图谱技术,开发一套高效准确的电影知识问答平台,为用户提供个性化的电影信息咨询服务。 利用Python语言借助知识图谱搭建电影知识问答系统.zip
  • Python毕业设计:完整影推荐
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    本项目为Python语言开发的毕业设计作品,构建了一个基于知识图谱的电影推荐系统。提供了完整源代码和详细文档,旨在帮助学习者深入理解知识图谱在智能推荐中的应用。 这个项目是基于知识图谱的电影推荐系统源码(完整项目代码),是我个人在导师指导下完成并通过评审的一个高分毕业设计项目,获得了98分的好成绩。所有提供的源码都经过本地编译并可运行,且已严格调试确保无误。 该项目主要面向计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者,并适合用作课程设计或期末大作业的参考资源。项目的难度适中,内容也已经过助教老师的审定,能够满足学习和使用的需求。如有需求可以放心下载使用。
  • 实战(含
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    本书提供多个知识图谱实战项目案例及完整源代码,旨在帮助读者深入理解与实际操作知识图谱构建和应用技术。适合数据科学和技术开发人员阅读实践。 知识图谱完整项目实战视频教程提供了一个从需求到实现的全面指南,覆盖整个项目的生命周期。课程特点包括:1. 完整项目:涵盖项目开发的所有阶段;2. 实战指引:强调实际操作与应用;3. 源码剖析:附带完整的程序源代码下载。
  • 医疗领域Python问答
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    本项目构建了一个针对医疗领域的知识图谱Python问答系统,旨在通过自然语言处理技术解答用户提出的医学问题,提供准确、专业的医疗服务信息。 从无到有地构建一个小型的医疗领域知识图谱,并基于此知识图谱搭建问答系统以实现自动问题解析与回答。
  • Python开发医疗问答.zip
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    本项目为一个基于Python开发的医疗知识图谱知识问答系统,旨在利用自然语言处理技术解析用户提问,并结合医疗专业知识库提供精准答案。 资源包括:设计报告(Word文档)、项目源码及数据、项目截图。 本项目旨在构建一个简单的知识图谱,并在此基础上建立医疗领域的知识图谱。基于该医疗知识图谱,我们将实现一套对话系统。这套系统的优点在于无需长时间训练且运行速度快;然而缺点也显而易见:它只能处理预设的输入和输出情况,灵活性较低。 为了进一步提升性能,我们需要结合深度学习模型进行改进。接下来我会继续探索如何将深度学习技术应用于知识问答系统中。