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KBQA-BERT-CRF：基于知识图谱的问答模型

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于大模型与知识图谱的知识库问答.zip
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    本项目探索了结合大语言模型和知识图谱进行知识库问答的有效方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。 基于大模型和知识图谱的知识库问答.zip
     
  • 基于BERT、CRF和BiLSTM的实体识别构建医学知识图谱
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    本研究利用BERT、CRF及BiLSTM技术结合，优化医学文本中的命名实体识别精度，助力高效构建精准的医学知识图谱。 在构建医学知识图谱的过程中，实体识别（Entity Recognition, ER）是至关重要的一步，它涉及到从非结构化的文本中抽取出具有特定意义的实体，如疾病、症状、药物等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近年来自然语言处理领域的一个突破性模型，而CRF（Conditional Random Fields）和BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）则是序列标注任务中的常用工具。本项目将这三者结合，以提升在医学文本中进行实体识别的精度。 BERT是一种预训练语言模型，其创新之处在于利用Transformer架构实现了双向上下文的理解。在预训练阶段，BERT通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务学习到丰富的语言知识。在实体识别任务中，我们可以将BERT的预训练模型作为基础，并进行微调使其适应特定领域的文本，如医学文献。 接下来，BiLSTM是一种特殊的循环神经网络，它能够同时考虑前向和后向的信息流，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在实体识别任务中，BiLSTM可以对输入序列的每个位置进行特征提取，并为后续分类决策提供上下文信息。 CRF（条件随机场）是一种统计建模方法，在序列标注任务中有广泛应用。与简单的分类模型相比，CRF能够考虑当前预测标签及其前后标签的关系，以提高整个序列的一致性。在BERT和BiLSTM提供的特征基础上，CRF层可以优化整个序列的标签分配，并减少孤立错误标签的出现。 将这三者结合起来，我们可以构建一个高效的实体识别系统：BERT负责获取深度语义表示；BiLSTM捕捉序列信息；而CRF则优化整个序列的标签分配。这种架构在处理复杂的医学文本时能够更好地理解上下文环境、准确地识别出实体并进行合理的边界划分。 实际应用中建立医学知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集相关文献和报告，对数据进行预处理（如分词、去除停用词等）。 2. 模型构建：结合BERT、BiLSTM和CRF构建实体识别模型，并对其进行训练。 3. 实体识别：利用训练好的模型从新文本中提取疾病、药物、症状等相关信息。 4. 关系抽取：进一步分析这些实体之间的关系，如疾病的症状或治疗的用药情况等。 5. 知识图谱构建：将上述提取出的信息组织成知识库的形式。 6. 应用服务：利用建立的知识图谱为医疗诊断支持、药物推荐及临床决策提供帮助。 通过这样的流程，我们可以创建一个强大的医学知识图谱，从而促进医疗健康行业的智能化发展。同时不断迭代和优化模型可以进一步提高知识图的质量与实用性。
     
  • 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)
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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。
     
  • 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 ```
     
  • 基于知识图谱的问答系统
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    本项目旨在构建一个基于知识图谱的智能问答系统，通过深度学习和自然语言处理技术，实现对复杂问题的精准理解和高效回答。 面向知识图谱的问答系统是自然语言处理、语义理解及知识图谱等多个领域融合的结果，它能够理解和回答人类提出的问题。这类系统的目的是从大规模的知识库中提取准确信息，并回应以自然语言形式提出的查询。 ### 知识图谱问答系统的背景和意义 问答系统（QA）的目标在于解析并响应用户提交的自然语言问题。这一技术在2011年取得了重大突破，当时IBM开发的人工智能沃森，在电视节目《危险边缘》中击败了人类对手，并赢得了一百万美元奖金。这种技术的应用有助于降低人机交互门槛，成为获取互联网知识的新入口。同时，问答系统还为不同自然语言处理模型的创新提供了技术支持和视角。 ### 知识图谱问答系统的技术基础 为了将自然语言问题转化为结构化查询，这类系统依赖于知识图谱的数据存储方式。这种数据由一系列关联的信息单元构成，每个单元代表特定的知识点。比如(d, population, 390k)就表示某个地方的人口数目。 ### 知识图谱问答系统的原理和工作流程 通过推理谓词（predicate inference），系统将自然语言问题转化为结构化查询，并使用SPARQL等工具从知识库中提取答案，例如要回答“檀香山有多少居民？”这个问题时，系统会生成一个SPARQL查询来查找人口相关的资源。 ### 知识图谱的重要性 在问答应用中，知识图谱扮演了重要角色。它通过链接数据形式提供了一种高质量的知识表示方法，并且结构化的数据存储方式提升了查询效率。 ### 知识图谱问答系统的应用场景和潜力 问答系统可以应用于多个领域并需要适应特定领域的挑战。其核心技术包括问题模板、实体理解等，这些技术共同作用于整个问答过程。应用范围广泛，如领域知识的积累与分析以及自然语言处理模型的应用优化。 ### 实现中的挑战及未来展望 实现一个有效的问答系统是一项复杂的工程任务，它不仅要求对用户意图有深入的理解和解析能力，还需要高效的知识存储技术和映射算法来解决自然语言理解和知识图谱之间的匹配问题。此外，在不同领域应用时如何适应特定领域的知识以及处理数据质量问题也是关键挑战。 ### 结论 综上所述，基于知识图谱的问答系统是信息技术与语义技术融合发展的前沿成果，它不仅推动了自然语言处理的进步，还为人们利用互联网上的信息资源提供了新的途径。随着相关技术和数据集的发展壮大，这类系统的未来应用前景将更加广阔。
     
  • 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。