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Python-构建电影知识图谱及简易KBQA程序开发指南

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简介：
本指南介绍如何使用Python构建电影领域的知识图谱，并开发简单的基于知识库的问题回答系统（KBQA），助力开发者轻松入门相关技术。 从无到有构建一个电影知识图谱，并基于该知识图谱开发一个简易的KBQA程序。

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  • Python-构建电影知识图谱及简易KBQA程序开发指南
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  • 简洁型KBQA：一种简易的知识图谱问答系统
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    本作品介绍了一种简约高效的知识图谱问答系统（KBQA），旨在通过简化复杂逻辑，实现用户问题与知识库信息之间的快速准确匹配。 一个简单的基于知识图谱的问答系统数据集来自2019年语言智能大赛的关系撤除数据集。实体识别使用了Transformer模型（未来将变更为BERT）。事实预测方面，通过构造几十条样本数据，并利用逻辑回归进行关系类型预测。这些关系包括“主演”、“作者”、“歌手”、“出生日期”、“导演”、“出生地”、“出版社”、“成立日期”、“连载网站”等15种类型。实体则涵盖了影视作品、书籍、歌曲、人物、企业、网络小说和生物这7种类别。
     
  • 基于Python和知识图谱构建电影知识问答系统.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
     
  • 中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)
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    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
     
  • 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。
     
  • Python开发下的小型金融知识图谱构建流程
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    本文章介绍了在Python环境下搭建小型金融领域知识图谱的具体步骤与实践技巧，涵盖数据收集、预处理及关系抽取等关键环节。 小型金融知识图谱构建流程示范 1. 知识图谱存储方式 2. 图数据库Neo4j - 2.1 下载安装包并进行安装。 - 2.2 启动服务： - 打开浏览器，输入 http://localhost:7474 访问Neo4j的Web界面。 - 初始账户和密码均为neo4j（选择host类型为bolt）。 - 输入旧密码并设置新密码后登录。 3. 知识图谱数据准备 - 3.1 数据接口：定义所需的数据获取方式，如API、文件导入等。 - 3.2 数据获取： - 股票基本信息 - 股票持有股东信息 - 股票概念信息 - 股票公告信息 - 财经新闻信息 - 概念信息 - 沪股通和深股通成分信息 - 股票价格信息 - 3.3 数据预处理： - 统计股票的交易日量众数； - 计算股票对数收益； - 分析股票间对数收益率相关性。 4. 搭建金融知识图谱 - 4.1 连接数据库。 - 4.2 导入数据：读取准备好的数据集。 - 4.3 填充和去重：处理重复记录，确保实体唯一性。 - 4.4 创建实体节点：定义并创建各类金融对象的节点类型及其属性信息。 - 4.5 构建关系边：描述不同实体之间的关联。 5. 数据可视化查询（以平安银行为例） - 查看相关联的信息，进行数据分析和展示。
     
  • 构建知识图谱
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    构建知识图谱是将分散的知识信息通过技术手段连接起来形成关联网络的过程，旨在提供结构化的数据以支持智能搜索、推荐系统及自然语言处理等应用。 本段落介绍了一种基于五元组模型的网络安全知识库及推导规则。通过机器学习技术提取实体并构建本体论以获取网络安全知识库。新规则则通过计算公式以及路径排序算法进行推理得出。此外，还使用斯坦福命名实体识别器（NER）训练了一个信息抽取工具来提取有用的信息。实验结果显示，斯坦福NER提供了许多功能，并且可以利用Gazettes参数在网络安全领域中训练一个识别器以备未来研究之用。
     
  • 构建知识图谱
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    简介：构建知识图谱是指创建一个结构化的数据模型，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。该过程涉及数据收集、信息提取和模式设计等多个步骤，旨在为智能应用提供支持，如搜索引擎优化、问答系统及推荐引擎等。 ### 知识图谱构建与深度学习应用 #### 引言与背景 随着大数据时代的到来，数据量的急剧增加促使企业急需寻找有效的方式来管理和利用这些数据。知识图谱作为一种高效的数据组织形式，能够帮助企业在复杂的数据环境中快速找到所需信息。传统上，知识图谱主要应用于学术研究领域，但随着技术的进步，特别是深度学习的发展，它开始被广泛应用于商业领域。例如，Google和百度分别推出了自己的知识图谱产品——Google Knowledge Graph和百度知识图谱，极大地提高了信息检索的效率和质量。 #### 深度学习与知识图谱 在构建知识图谱的过程中，深度学习扮演着至关重要的角色。尤其是深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs），这是一种非监督学习模型，可以自动地从大量未标注数据中学习到高层次的抽象特征，这对于提取领域内隐含的知识单元极其有用。通过训练深度置信网络，研究人员能够自动识别出文本中的关键实体以及它们之间的关系，从而大大减轻了手动标注的工作负担。 #### 图数据库的应用 在存储和查询知识图谱方面，图数据库（如Neo4j）成为了首选方案。图数据库是一种专门为处理具有高度连接性的数据结构设计的数据库系统。它通过节点（代表实体）、边（代表实体间的关系）和属性来表示和存储数据，非常适合用来存储知识图谱这种结构化的数据。此外，图数据库还提供了强大的查询语言Cypher，这使得用户能够在复杂的关系网络中快速准确地定位所需的信息。 #### 构建过程详解 1. **数据预处理**：首先需要对原始数据进行清洗和格式化，确保数据的质量和一致性。这一步骤对于后续的分析至关重要。 2. **深度置信网络训练**：使用深度置信网络自动识别文本中的实体和实体间的关系。这个过程中，网络会自动学习如何从大量的非结构化文本中提取有意义的模式。 3. **实体识别与关系抽取**：深度置信网络经过训练后，可以有效地识别出文本中的实体，并确定它们之间的关系。这一过程涉及到自然语言处理技术和语义分析技术。 4. **图数据库构建**：将提取出来的实体和关系导入图数据库中进行存储。图数据库的设计使得知识图谱能够以直观的方式展现出来，并且便于后续的查询和分析。 5. **知识图谱查询与应用**：利用图数据库提供的Cypher查询语言，用户可以根据需要查询知识图谱中的特定信息。例如，可以通过查询找到某个实体的相关信息，或者探究不同实体之间的联系。 #### 结论与展望 通过结合深度学习技术和图数据库，构建知识图谱已经成为一种趋势。这种方法不仅能够提高知识图谱构建的效率，还能提升数据的利用价值。未来，随着人工智能技术的不断进步，我们可以期待更多创新的方法和技术被应用到知识图谱的构建和维护中，为企业和个人提供更多有价值的信息服务。