Advertisement

基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统的构建.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目旨在通过构建《三国演义》中的人物知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并提供智能问答功能，便于用户深入理解和研究这部经典文学作品。 这是一个由导师指导并通过评审的高分项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，同时也适合作为课程设计或期末大作业的一部分使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统的构建.zip
    优质
    本项目旨在通过构建《三国演义》中的人物知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并提供智能问答功能，便于用户深入理解和研究这部经典文学作品。 这是一个由导师指导并通过评审的高分项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，同时也适合作为课程设计或期末大作业的一部分使用。
     
  • 基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统(KGQA_SG)
    优质
    KGQA_SG是一款基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化与问答系统。它将复杂的人物关系以直观的形式展现，并支持自然语言查询，方便用户深入探索和理解三国故事。 该项目的代码是基于《红楼梦》项目开发的。目前仅实现了所有人物关系页面（all_relation.html），且代码较为杂乱。后续我会逐步整理此项目，并尝试构建一个知识图谱，以方便大家学习。 以下是项目的文件结构： - 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 - config.py：配置参数 - create_graph.py：创建知识图谱及建立图数据库 - query_graph.py：查询知识图谱 - ltp.py：分词、词性标注和命名实体识别 此外，还有一些以get_开头的文件。
     
  • 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.zip
    优质
    本项目旨在通过构建《红楼梦》的知识图谱，实现其复杂人物关系的可视化展示，并开发智能问答系统以增强文学研究和阅读体验。 app.py是整个系统的主入口文件。templates文件夹存放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。 static文件夹中存放了CSS和JS，用于设置页面样式和效果。raw_data文件夹包含经过数据处理后的三元组文件。neo_db文件夹是知识图谱构建模块： - config.py: 配置参数的配置文件。 - create_graph.py: 创建知识图谱及建立图数据库。 - query_graph.py：查询知识图谱。 KGQA文件夹包含了问答系统模块，其中ltp.py负责分词、词性标注和命名实体识别。spider文件夹是爬虫模块： - get_*.py 文件用于之前的人物资料爬取工作，已经生成了images和json文件。 - show_profile.py：调用人物资料并展示在前端。 部署步骤： 0. 安装所需库，执行pip install -r requirement.txt 1. 下载neo4j图数据库，并配置环境（注意需要使用jdk8）。修改config.py中的账户密码信息。 2. 进入neo_db目录下运行python create_graph.py 创建知识图谱。 3. 根据 pyltp 文档下载ltp模型，安装好后进行相关操作。 4. 修改KGQA文件夹内ltp.py里的LTP模型路径设置 5. 执行python app.py命令，并在浏览器中访问localhost:5000查看结果。
     
  • 基于《三国演义》的知识图谱构建
    优质
    本项目旨在通过分析与重构罗贯中所著《三国演义》中的复杂人物关系和事件脉络，构建一个全面且准确的知识图谱。该图谱将涵盖小说内主要角色、战役及其他历史事件，为学术研究及公众教育提供有力工具。 改资源包含数据集和知识谱图搭建代码，但环境需要自行搭建。
     
  • 基于知识图谱构建的问答系统
    优质
    本项目旨在开发一款基于深度学习和知识图谱技术的智能问答系统，能够精准理解用户问题并提供准确答案。 本段落详细介绍了一种基于知识图谱的问答系统，并构建了一个推理模型，在问题回答过程中显示出了很高的有效性。
     
  • 基于知识图谱构建的问答系统
    优质
    本项目致力于开发一种基于知识图谱的智能问答系统，通过结构化数据存储与语义解析技术，实现高效、精准的信息检索和问题解答功能。 《基于知识图谱的问答系统：深度学习与BERT的应用》 知识图谱在现代信息处理领域扮演着重要角色，它以结构化方式存储了丰富的实体、关系和事件信息，为智能问答系统提供了强有力的支持。通过利用知识图谱，问答系统能够理解并回答用户提出的复杂问题，从而提升人机交互体验。本段落将围绕“基于知识图谱的问答系统”这一主题，探讨如何使用BERT模型进行命名实体识别和句子相似度计算，并分析在线（online）与离线（offline）两种运行模式之间的差异。 命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键任务之一，它能够从文本中提取特定类型的实体信息，如人名、地名、组织名称等。BERT模型全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，由Google于2018年提出的一种预训练语言模型。通过双向上下文信息的处理能力，BERT显著提高了命名实体识别任务中的性能表现。在问答系统中，借助BERT技术可以高效且准确地解析用户提问和知识图谱中的相关实体信息。 句子相似度计算是构建问答系统的另一个重要环节。由于能够有效捕捉到上下文中深层次语义关系，因此基于Transformer架构的BERT模型非常适合用于判断用户问题与知识库条目之间的匹配程度。通过比较输入查询句与候选答案之间在深层含义上的接近性来确定最佳答案。 接下来我们探讨在线和离线模式的区别。在线模式指的是问答系统实时接收并处理用户的请求，在这种情况下，系统需要根据当前的输入数据以及存储的知识图谱即时生成响应结果；而离线则是在启动阶段预先对所有潜在问题及对应解答进行预处理工作，并在后续操作中直接查询这些已准备好的信息来完成任务。在线模式适用于快速反馈场景下使用，但其计算资源消耗较大；相反地，在数据规模庞大且更新频率较低的情况下采用离线方式可以显著减少实时运算负担。 通过研究相关资料和实验案例，我们可以进一步掌握如何将BERT模型应用到实际问答系统中去——包括但不限于训练过程、优化策略以及不同运行模式下的具体实现细节。总而言之，结合知识图谱的结构化信息优势与BERT强大的自然语言处理功能，基于知识图谱构建的问答系统能够提供高效而准确的服务体验。随着深度学习技术的进步与发展，未来的问答系统将更加智能化，并具备更好的用户需求满足能力。
     
  • 基于知识图谱构建的问答系统
    优质
    本项目致力于开发一种基于知识图谱技术的智能问答系统，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，实现高效准确的知识检索与问答功能。该系统能够理解和回答用户提出的复杂问题，极大地提升了用户体验和信息获取效率。 在信息技术领域，知识图谱是一种近年来发展起来的数据组织和管理方式，它以图形结构的形式表示知识，便于机器理解和处理。基于知识图谱的问答系统（KG-based Question Answering System）利用这种技术从大量结构化和非结构化数据中提取信息来回答用户的问题。 在本项目中，采用了BERT模型来进行命名实体识别（NER）以及句子相似度计算，并具备在线和离线两种运行模式。其中，BERT是由Google开发的一种预训练语言模型，在自然语言处理任务中的表现十分出色。 【命名实体识别】 通过使用BERT进行命名实体识别，系统能够在文本中准确地找到专有名词如人名、地名等并将其分类到特定类别当中。这一步骤对于理解问题和匹配答案至关重要。 【句子相似度计算】 除了在实体识别方面表现出色之外，BERT模型还具有强大的句子相似度计算能力，在问答系统中通过比较用户提问与知识库中的信息之间的语义关系来找到最相关或可能的答案。这种双向Transformer架构能够有效捕捉上下文信息并判断两个句子的语义联系。 【在线模式和离线模式】 在基于知识图谱的问答系统的两种运行方式当中，实时处理请求的方式为在线模式；而预先处理好所有问题答案的方式则被称为离线模式。前者速度快但对服务器性能要求较高，后者适合于数据量大且变化不频繁的情况，并能减轻计算压力。 【应用场景】 该系统广泛应用于智能客服、搜索引擎优化、虚拟助手及学术研究等领域，例如在智能客服中能够迅速响应用户咨询并提供准确的信息；而在搜索场景下则通过理解用户的查询意图给出更精准的结果。此外，在科研领域它也可以帮助研究人员快速获取和解读大量文献资料。 总之，基于知识图谱的问答系统结合了结构化优势与深度学习能力，可以高效、精确地处理自然语言问题，并为用户提供便捷的信息服务。随着技术的发展，这类系统的性能将持续提升并带来更多便利性。
     
  • 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)
    优质
    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
     
  • Python-利用知识图谱实现《红楼梦》人物关系可视化与问答系统
    优质
    本项目运用Python语言及知识图谱技术，旨在构建《红楼梦》中复杂的人物关系网络，并开发基于此图谱的智能问答系统，为文学爱好者提供深度阅读辅助。 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统旨在通过构建详细的文学作品中的角色网络和互动模式来提升对这部经典小说的理解。该系统能够帮助用户更直观地探索《红楼梦》中错综复杂的人物联系，并提供便捷的方式获取关于书中情节、角色背景的相关信息。