利用RDF和SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)实现代码-ITADN社区

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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。

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。

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

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。

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。

(源码)利用Python和LLM构建知识图谱及问答系统的代码.zip

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本资源提供了一个基于Python与大语言模型（LLM）构建的知识图谱及问答系统完整代码包。通过此项目，用户可以深入了解如何运用现代技术实现智能问答应用开发。 ## 项目简介本项目是一个基于Python和大型语言模型（LLM）的知识图谱构建与问答系统。通过解析文本和图像数据，系统能够自动提取实体、关系及图像信息，并利用LLM进行进一步优化和增强。该系统旨在帮助用户快速获取并理解复杂文档或数据集中的关键信息。 ## 项目的主要特性和功能 1. 知识图谱构建：从文本与图像中自动抽取实体及其相互间的关系，形成知识图谱，使用户能够迅速掌握数据核心内容及关联性。 2. 问答系统：提供一个界面供用户提问以获取相关知识图谱信息，为用户提供直观便捷的数据检索途径。 3. 多模态处理能力：可以同时处理文本和图像资料，并从中提取多维度的信息构建更加全面的知识网络。 4. LLM集成功能：整合大型语言模型来改进实体及关系的识别效果，从而提高整个知识结构的质量与深度。

问答系统的知识图谱

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《问答系统的知识图谱》是一篇探讨如何构建和利用知识图谱来增强问答系统性能的文章。通过整合结构化信息，提升机器理解与回答复杂查询的能力。肖仰华-大规模概念图谱构建与应用北京大学腾讯-大规模知识图谱的构建与应用苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考 ZTE中兴

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。

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 ```

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利用RDF和SPARQL的知识图谱问答系统(KBQA)实现代码

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