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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 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：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Python的医疗领域知识图谱问答系统实现——含完整代码和数据，可直接运行
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    这是一套基于Python开发的医疗领域知识图谱问答系统，内附完整代码及数据集，便于用户快速搭建与测试，为开发者提供便捷的学习资源。 项目概述 本项目旨在通过深度学习技术解析问题，并利用知识图谱存储、查询知识点，构建一个面向医疗领域的对话系统后台程序。该项目主要分为三个模块：基础数据爬取、知识图谱构建以及自动问答实现。 运行环境： - Python版本: 3.6.8 - 运行操作系统: Ubuntu 16.04 - 知识图谱工具及库: - Neo4j数据库: 版本为3.2.2 - 图形数据库操作库py2neo：版本为3.1.1，使用Neo4j的Python驱动程序 - 深度学习相关库： - Jieba 0.39 - NumPy 1.17.0 - Pandas 0.25.0 - TensorFlow：训练阶段使用GPU版本（TensorFlow 1.10.0），实际应用中部署在服务器上时则采用CPU版 - 文本匹配库： - Ahocorasick （安装方法为pip install pyahocorasick） 重要说明: 1. 深度学习模块：深度网络训练使用的是tensorflow的gpu版本，在应用阶段，由于需要将程序部署到服务器中运行，则需使用对应的cpu版本。 2. 克隆项目时，请尽量保持所有扩展包的版本一致。
     
  • 医学命名实体识别代码分享 直接运行数据包含
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    这段资料提供了一套用于医学文本中提取命名实体（如疾病、药物等）的代码和预处理数据集。适合研究者直接使用以进行相关实验或模型训练。 在医学领域进行命名实体识别时，可以使用代码和数据对文本中的病例描述及病特征进行抽取。
     
  • 基于BERT的NER：利用Google BERT模型进行命名实体识别（以CoNLL-2003数据集为例）
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    本研究采用Google BERT模型开展命名实体识别任务，通过分析CoNLL-2003数据集，展示了预训练语言模型在自然语言处理中的强大效果。 为了获得更好的性能，您可以尝试使用NLPGNN。BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（基于CoNLL-2003数据集）。原始版本包含一些硬编码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和层设计）可以帮助您快速实现微调模型（只需尝试修改crf_layer或softmax_layer即可）。资料夹说明：BERT-NER|____ bert
     
  • 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。
     
  • 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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    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。
     
  • 知识图谱实战应用代码合集（30篇），可直接运行
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    本合集包含30篇知识图谱实战教程及配套源码，内容涵盖构建、查询等关键环节，所有代码均可直接运行，便于学习和实践。 知识图谱实战应用包括以下几个方面： 1. 知识图谱的构建与可视化应用。 2. 基于知识图谱创建语义搜索功能。 3. 知识推理的应用。 4. Cypher查询语言的学习与使用。 5. 从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通。 此外，还有具体领域的应用场景： - 在电影领域进行推理的应用； - 食谱智能问答系统设计，实现菜谱相关问题的解答； - 利用Py2neo技术开发基于知识图谱的问答系统； - 医疗疾病智能问答系统的建立，在症状查询方面提供支持，并具备数据扩展功能； - 企业文件管理领域的应用。 - 生物基因学上的具体实践案例； - 在化学结构领域内的探索与研究。 同时，它还被广泛运用于不同的项目中： - 推荐系统在婚恋交友平台的实际操作示例； - 图神经网络GNN的搭建和训练结合知识图谱的应用场景展示； - 英语单词关联记忆的知识图谱项目的创建，并使用Py2neo技术实现； - 中文图书查询与推荐系统的开发工作。 - 华语音乐推荐系统的设计。 最后，还涉及到了金融领域的应用案例。