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从零开始打造电影知识图谱，实现KBQA智能问答

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 从零开始构建知识图谱.pdf
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    本书《从零开始构建知识图谱》旨在为初学者提供全面的知识图谱入门指南，涵盖理论基础、技术实践及应用案例，助力读者掌握知识图谱的构建与优化技巧。 《从零构建知识图谱》这本书或文章介绍了如何从头开始创建一个知识图谱的全过程，适合对这一领域感兴趣的读者阅读和学习。
     
  • 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
     
  • 基于电影知识图谱的智能化问答系统
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    本项目构建了一个全面的电影知识图谱，旨在开发一个高效的智能化问答系统。该系统能够理解自然语言问题，并利用深度学习技术精准地从大规模语义网络中检索答案，为用户提供个性化的电影推荐和详尽的信息查询服务。 基于电影知识图谱的智能问答系统能够帮助构建一个智能化的影视咨询平台。这种系统通过整合丰富的电影数据资源，可以为用户提供精准、全面的答案，极大地提升了用户的观影体验和信息获取效率。
     
  • Python实现的知识图谱智能问答系统__Python智能问答, Python智能问答系统
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    本项目基于Python开发，构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术，系统能够理解并回答用户提出的复杂问题，提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python，并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练，因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分，而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。
     
  • KBQA-BERT-CRF：基于知识图谱的问答模型
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    KBQA-BERT-CRF是一种结合了BERT语言模型和CRF序列标注技术的知识图谱问答系统，旨在提高问题理解和答案抽取的准确性。 KBQA-BERT是基于知识图谱的问答系统项目，主要包含两个关键部分：一是使用BERT进行命名实体识别，二是利用BERT计算句子相似度。本项目将这两个模块结合在一起，构建了一个基于BERT的知识库问答系统（KBQA）。更多详情请参考我的博客。 环境配置： - Python版本为3.6 - PyTorch版本为1.1.0 - 操作系统：Windows 10 数据存放位置：Data文件夹中，更多的训练和测试数据可以从NLPCC2016和NLPCC2017获取。 目录结构： - Input/data/ 文件夹用于存储原始数据及处理后的数据。
     
  • 利用RDF和SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)实现代码
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    本项目构建了一个基于RDF与SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)，实现了从自然语言问题到结构化数据查询的自动转换，有效提升了知识检索效率。 该KBQA系统能够解析输入的自然语言问句，并主要运用REFO库中的“对象正则表达式”进行匹配以获取结果。然后生成相应的SPARQL查询语句，通过API请求后台基于TDB知识图谱数据库的Apache Jena Fuseki服务来获得最终的结果。
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
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    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • Agriculture-KBQA：基于知识图谱的农业智能问答系统，不断完善中
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    Agriculture-KBQA是一款致力于农业领域的智能问答系统，通过构建和利用知识图谱技术，提供精准、专业的农业信息咨询服务，持续优化中。 农业-KBQA项目介绍：该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统，旨在从零开始构建一个以农产品为中心的知识图谱，面向用户群体包括农民和普通民众。对于农民而言，该系统能够提供有关某些农产品的种植方式、基本属性、种植成本以及经济效益等信息；而对于普通群众，则可以了解这些农产品在健康方面的功效，并通过展示各种植物之间的关系来推动科普教育。 项目结果展示如下： - 操作说明图谱 - 对话展示 项目的结构包括以下内容： ``` ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │ └── hudongbaike │ └── spiders │ ├── bk.py // 爬取搜索词 │ └── bkc.py // 带入搜索词爬取内容 └── data // 数据存放路径 ├── query_list.csv // 存放搜索词文件 ```
     
  • 电影知识图谱应用（Movie_Knowledge_Graph_App）：涵盖实体识别、查询及智能问答等功能。
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    《电影知识图谱应用》是一款集成了实体识别、查询与智能问答功能的应用程序。用户可以轻松探索和获取关于电影的各种信息，享受智能化的电影百科体验。 基于Neo4j, Django, Pytorch 和 py2neo 的电影图谱及问答功能主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及问答几个模块。项目中用到的数据来自网上公开数据集。 准备数据并构建实体及关系如下：以下数据导入是在 Neo4j 控制台上完成的，将 data/node 与 data/relation 文件放入 Neo4j 安装目录下的 import 文件夹内： - 实体类型: Movie - 数据文件: Movie.csv - 数量: 4587 - 说明: 电影实体 - 实体类型: Person - 数据文件: Person.csv - 数量: 22937 - 说明: 人员实体 - 实体类型: Country - 数据文件: Country.csv - 数量: 84 - 说明: 国家实体 关系： 1. 关系类型：主语与电影的关系，数据来自 data/relation 文件夹。 2. 其他三类具体未列出。