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Python-利用知识图谱的问答系统：采用BERT进行命名实体识别及句子相似度计算，并支持在线与离线模式

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简介：
本项目构建了一个基于Python的知识图谱问答系统，运用BERT模型执行高效的命名实体识别和句子相似性分析，兼容在线实时查询与离线批量处理需求。 基于知识图谱的问答系统采用BERT模型进行命名实体识别和句子相似度计算，并分为在线（online）和离线（outline）两种模式运行。

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  • Python-利用知识图谱的问答系统：采用BERT进行命名实体识别及句子相似度计算，并支持在线与离线模式
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    本项目构建了一个基于Python的知识图谱问答系统，运用BERT模型执行高效的命名实体识别和句子相似性分析，兼容在线实时查询与离线批量处理需求。 基于知识图谱的问答系统采用BERT模型进行命名实体识别和句子相似度计算，并分为在线（online）和离线（outline）两种模式运行。
     
  • KBQA-BERT：融合知识图谱的问答系统，采用BERT进行命名实体识别及语句相似度计算，并支持在线与离线两种运行模式。
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    KBQA-BERT是一款先进的问答系统，它结合了知识图谱和深度学习技术。通过使用BERT模型进行高效的命名实体识别和语义匹配，该系统能准确地理解和回答复杂问题。同时提供灵活的在线与离线操作模式，适用于多种应用场景。 KBQA-BERT是一种基于知识图谱的问答系统，它利用BERT进行命名实体识别和句子相似度计算，并分为在线模式和大纲模式介绍。项目主要包含两个重要部分：一是采用BERT技术实现的命名实体识别；二是使用BERT执行的句子相似度分析。这两个模块被整合到一个完整的KBQA（基于知识图谱的问答）系统中，其中命名实体识别包括了在线预测和轮廓预测功能，在句子相似度计算上也有类似的区分方式。两个部分独立运作、互不影响，从而实现了高内聚低耦合的效果。 对于使用过程中遇到的问题，以下是常见问题解答： 问：运行run_ner.py时未找到dev.txt，请问这个文件是如何生成的呢？ 答：该步骤的具体操作需要参照项目文档或相关说明来完成。通常，dev.txt是通过数据预处理阶段创建的数据集的一部分，用于模型训练和验证过程中的测试任务。
     
  • 基于知识图谱的问答系统：利用 BERT 进行命名实体识别及句子相似度计算。附完整数据与代码，可直接运行。
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    本项目构建了一个基于知识图谱的问答系统，采用BERT模型实现高效的命名实体识别和句子相似度计算，提供详尽的数据集与源代码，便于快速部署与测试。 本项目是基于知识图谱的问答系统，采用BERT+BILSTM+CRF模型进行命名实体识别及句子相似度比较，并最终实现线上部署。 项目的描述如下： 1. 问答 QA 系统简单介绍 1.1-问答系统目标：给定一个自然语言的问题，能够得到简短、精确的答案。或者开发一种动机驱动的系统来回答任何形式的自然语句问题。 1.2-问答系统分类：此处省略具体分类内容。 2. 知识库问答 KB-QA 介绍
     
  • 基于知识图谱的问答系统（KBQA-BERT）命名实体识别与句子相似度计算的在线大纲及程序源代码数据
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    本项目开发了一种结合知识图谱和BERT模型的问答系统(KBQA-BERT)，专注于提升命名实体识别精度和句子间语义相似度，以增强问答匹配效果。包括详尽的设计文档与源码。 KBQA-BERT项目基于知识图谱的问答系统主要包含两个重要部分：一是利用BERT进行命名实体识别；二是运用BERT计算句子相似度。这两个模块被整合进一个基于BERT的知识库问答（KBQA）系统中，其中命名实体识别分为在线预测和轮廓预测；而句子相似度同样包括了这两种形式的预测。每个模块独立运作，确保高内聚低耦合的效果。 项目结构如下： - bert文件夹：包含从Google官方下载的相关文件。 - Data文件夹：用于存放原始数据及处理后的数据。 - construct_dataset.py: 生成命名实体识别（NER）所需的数据集。 - construct_dataset_attribute.py: 创建句子相似度计算所需的训练和测试数据集。 - triple_clean.py: 处理并生成三元组形式的知识图谱数据。 - load_dbdata.py：将处理后的数据导入MySQL数据库。 此外，ModelParams文件夹需要下载BERT的中文配置文件（chinese_L-12_H-768_A-12）。
     
  • KBQA-BERT：利用知识图谱和BERT模型的问答系统
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    KBQA-BERT是一种创新性的问答系统，它巧妙地结合了知识图谱的知识表示能力和BERT模型的语言理解能力，旨在提高机器回答复杂问题的能力。 KBQA-BERT是一个基于知识图谱的问答系统，使用BERT模型进行处理。首先需要下载中文预训练模型（chinese_L-12_H-768_A-12），解压缩后将其整个文件夹放置于./ModelParams目录下。 接着，在根目录中创建输出文件夹以存放训练过程中生成的参数文件，具体分为两个子文件夹：一个用于命名实体识别(NE)的结果存储（命名为“输出/NER”）；另一个则为相似度计算(SIM)的相关结果（命名为“输出/SIM”）。之后按照以下步骤进行操作： 1. 使用run_ner.sh脚本运行命名实体识别的训练任务； 2. 通过terminal_ner.sh执行命名实体识别测试； 3. 在args.py文件中设置参数：train设为true以进入预训练模式，test设为true则启动相似度计算的测试环节； 4. 根据第3步中的配置运行run_similarity脚本进行模型训练或评估（取决于具体需求）。 5. 最后执行qa_my.sh命令来连接本地neo4j知识库并完成问答任务。
     
  • Python中利用预训练的BERT模型进行中文命名实体识别
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    本项目探讨了在Python环境下使用预训练的BERT模型执行高效准确的中文命名实体识别任务。通过微调技术优化模型以适应特定领域数据，从而提升NER系统的性能和应用范围。 使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）。
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
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    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术，深入探讨其原理、应用及优化方法，旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容，重点在于使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。准备步骤如下： 1. 环境：Python 3.7；Pytorch 1.3；Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置： - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda)，可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下： - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是，warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失，请检查原代码确认。
     
  • Python利用知识图谱构建的问答系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于Python的知识图谱驱动型智能问答系统，通过结构化数据解析和自然语言处理技术提供精准答案。 在IT行业中，知识图谱是一种高效的信息组织与检索方式，在问答系统（QA系统）的应用尤为广泛，它能够帮助机器理解并处理复杂的查询。基于Python的知识图谱QA系统的开发重点在于如何利用该编程语言构建这样的应用体系。由于其易学性及强大的功能支持，加上丰富的库资源和活跃的社区环境，使得Python成为此类项目中的理想选择。 要建立一个基于知识图谱的问答系统，首要任务是掌握知识图谱的基本概念：这是一个以图形方式表示实体（如人物、地点或事件）及其相互关系的知识存储结构。在使用Python进行开发时，可以利用NetworkX或Graphviz等库来创建和展示这些复杂的关系网络。 接下来需要收集数据填充这一知识体系，这可能包括从百科全书、数据库或者特定领域获取的信息资源。在此过程中，BeautifulSoup和Scrapy这样的网页抓取工具以及pandas的数据处理功能将大有帮助。 完成图谱构建后，下一步就是实现问答机制了。该步骤涉及自然语言处理（NLP）技术的应用，如词法分析、句法解析及语义理解等环节。Python的NLTK库和spaCy是提供这类服务的有效工具；而Stanford CoreNLP或Hugging Face Transformers则可以作为更高级别的解决方案。 对于查询匹配部分，则可能需要使用字符串匹配、关键词提取或者通过Word2Vec或BERT嵌入进行的语义相似度计算等方法。这些技术能够帮助系统理解用户的问题，并找到最相关的答案。 一旦确定了潜在的答案，还需要进一步评估和排序它们的相关性与准确性。这通常涉及到机器学习算法的应用，比如RankSVM或是基于深度学习的方法。Python中的scikit-learn库提供了多种机器学习模型的选择；而TensorFlow或PyTorch则可以用来开发更复杂的深度学习架构。 考虑到系统的可扩展性和性能优化方面，在存储和检索大规模的知识图谱时使用Elasticsearch或Apache Lucene等工具将有助于提高查询效率。 最后，为了测试并持续改进这个问答系统，需要建立有效的评估框架。准确率、召回率及F1分数可以作为衡量其表现的关键指标；同时不断进行在线学习以及收集用户反馈也是提升整体质量的重要环节。 基于Python的知识图谱QA系统的开发涵盖了多个技术领域：包括但不限于Python编程、网络数据抓取、自然语言处理、知识图谱构建与查询匹配，机器学习及性能优化。通过深入研究并实践这些技能组合，开发者能够创建出具备理解和回答复杂问题能力的智能系统。
     
  • 利用Google BERT进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）- Python实现
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    本项目采用Python和Google BERT模型，在CoNLL-2003数据集上实施命名实体识别，展示BERT在自然语言处理任务中的强大性能。 为了在CoNLL-2003数据集上获得更好的命名实体识别性能，可以尝试使用fennlp工具包中的BERT-NER版本2。这个新版本基于Google的BERT模型，并且对原始版本进行了一些改进，包括优化的数据预处理和图层设计等技巧，使快速实现微调模型变得更为便捷。相较于旧版（详情参见old_version），新版去除了部分硬编码内容并添加了必要的注释以提高代码可读性。
     
  • 基于BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别构建医生推荐系统的医学知识图谱及知识问答体系
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    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。