知识图谱在农业领域的构建：涵盖数据爬取、分类及依赖句法分析关系提取，并使用Neo4j实现可视化展示+源代码+文档指导

简介：
本项目致力于构建适用于农业领域的知识图谱，通过自动化数据爬取、分类和语法解析来提取关键信息，并利用Neo4j进行直观的可视化呈现。附带提供源代码与详尽的操作指南。 项目介绍：农业领域知识图谱的构建包括数据爬取（百度百科）、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据分句（LTP），分词（jieba）以及命名实体识别（LTP）。通过基于依存句法分析（主谓关系等）的关系抽取，并使用neo4j生成可视化知识图谱。该项目源码为个人毕业设计，代码经过全面测试并成功运行后上传，答辩评审平均分为96分。 1. 所有项目代码在功能正常且已成功运行的情况下才进行上传，请放心下载。 2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程等）的在校学生、老师或企业员工学习。同时也适用于初学者进阶，可用于毕业设计、课程设计和作业演示。 3. 若有一定基础，可以在此代码基础上修改以实现其他功能，并用于毕业设计或其他学术项目。 下载后请首先阅读README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。