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超大规模14亿中文知识图谱KnowledgeGraphData 开源下载

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简介:
简介:本项目提供一个包含超过14亿条数据的中文知识图谱(Knowledge Graph Data),内容丰富、结构化程度高,旨在促进AI研究和应用的发展。该资源现已开放免费下载,欢迎各界开发者及研究人员使用并贡献改进意见。 史上最大规模的中文知识图谱已开源供公众下载。知识图谱是人工智能时代的重要产物,它通过关联关系将各种知识组织成网状结构,帮助人工智能理解和解析现实或虚构事件。这种技术可以应用于机器人问答系统、智能推荐等领域。 此次ownthink公司开放了迄今为止最大的中文知识图谱资源库。该数据集以(实体,属性,值)和(实体,关系,实体)的形式进行存储,并采用CSV格式编写。在解压后查看文件规模时可以看到: ``` $ wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ownthink_v2.csv ``` 同时也可以通过以下命令来查阅知识图谱的具体数据: ``` $ head ownthink_v2.csv 实体,属性,值 胶饴,描述,别名: 饴糖、畅糖、畅、软糖。 词条,描述,词条(拼音:cí tiáo)也叫词目,是辞书学用语。 ```

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客服
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  • 14亿KnowledgeGraphData
    优质
    简介:本项目提供一个包含超过14亿条数据的中文知识图谱(Knowledge Graph Data),内容丰富、结构化程度高,旨在促进AI研究和应用的发展。该资源现已开放免费下载,欢迎各界开发者及研究人员使用并贡献改进意见。 史上最大规模的中文知识图谱已开源供公众下载。知识图谱是人工智能时代的重要产物,它通过关联关系将各种知识组织成网状结构,帮助人工智能理解和解析现实或虚构事件。这种技术可以应用于机器人问答系统、智能推荐等领域。 此次ownthink公司开放了迄今为止最大的中文知识图谱资源库。该数据集以(实体,属性,值)和(实体,关系,实体)的形式进行存储,并采用CSV格式编写。在解压后查看文件规模时可以看到: ``` $ wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ownthink_v2.csv ``` 同时也可以通过以下命令来查阅知识图谱的具体数据: ``` $ head ownthink_v2.csv 实体,属性,值 胶饴,描述,别名: 饴糖、畅糖、畅、软糖。 词条,描述,词条(拼音:cí tiáo)也叫词目,是辞书学用语。 ```
  • 的表示学习
    优质
    《大规模知识图谱的表示学习》探讨了如何有效地将大规模知识图谱中的语义信息转化为低维度向量空间表达的技术与方法,旨在提升知识推理和推荐系统的性能。 清华大学的刘知远在CCF ADL第65期《知识图谱前沿》上进行了1.5小时的报告,《Representation Learning for Large-Scale Knowledge Graphs》,并展示了相关的演示文稿。
  • 企业级应用综述.pdf
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    本文为企业级知识图谱的应用综述,涵盖其构建、管理和大规模部署的关键挑战及解决方案,旨在推动知识图谱在商业环境中的创新与实践。 本段落基于对知识图谱相关研究的简述,介绍其在工程应用中的关键技术,并探讨工业级知识图谱的典型应用场景与案例、代表性平台以及在其生命周期各阶段中可用的相关工具。文章分析了企业级知识图谱平台构建的需求和面临的挑战,详细阐述了该类平台的构建方法及过程。针对建设过程中遇到的问题,提出了一系列的知识图谱中台解决方案,并对知识图谱未来的发展趋势及其可能面临的挑战进行了展望。
  • 关于补全技术研究的进展
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    本论文综述了近年来大规模知识图谱补全技术的研究进展,探讨了当前主要的方法和技术,并展望未来的发展趋势。 随着谷歌知识图谱、DBpedia、微软 Concept Graph 和 YAGO 等多种知识图谱的不断涌现,基于 RDF 的知识表达体系逐渐被人们所熟知。
  • 基于型与库问答.zip
    优质
    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
  • 型语言型与.pdf
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    本文探讨了大型语言模型和知识图谱之间的关系及其在自然语言处理中的应用,分析两者结合的优势及挑战。 大语言模型与知识图谱的结合能够显著提升自然语言处理任务的效果。通过利用结构化的知识图谱数据,大语言模型可以更好地理解和生成符合常识的语言表达,从而在问答系统、对话机器人等领域展现出更佳的表现力。此外,这种融合还能帮助机器学习算法从大规模文本语料库中提取和组织信息,形成更加丰富且准确的知识体系,为用户提供更为智能的服务体验。
  • 14亿邮箱泄露明密码TensorFlow数据.txt
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    本文件揭示了涉及14亿用户邮箱地址及未加密密码的数据泄露事件详情,并提供包含泄露信息的TensorFlow数据集下载链接。请注意,该内容可能非法且极具风险,请谨慎对待此类信息安全问题,避免使用明文密码,及时更改相关账户密码并启用双因素认证以增强安全性。 14亿邮箱泄露密码明文信息,TensorFlow数据处理资料仅供学习使用,请勿用于其他目的。相关教程请自行在GitHub上查找下载。
  • 的GKT:基于形的追踪
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    本研究探讨了在知识图谱环境下的一种新型知识追踪模型GKT,该模型通过图形化表示学习者知识点掌握情况,实现精准教育推荐。 GKT的架构如下:为了运行此代码,请确保您的机器满足以下要求: - 配备GPU的计算机; - Python 3环境; - 安装numpy、pandas、scipy、scikit-learn 和 torch库,具体版本为: - numpy==1.17.4 - pandas==1.1.2 - scipy==1.5.2 - scikit-learn==0.23.2 - torch==1.4.0 请注意,在processing.py文件中执行如下命令时,不要使用pandas 0.23.4版本: ``` df.groupby(user_id, axis=0).apply(get_data) ``` 如果在测试过程中使用“assistment_test15.csv”文件,并且您使用的是pandas的0.23.4版本,在执行groupby操作之后,会得到16名学生的结果。但如果您使用了pandas 1.x系列版本,则只会返回15名学生的数据。
  • 代码来
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    知识图谱代码来源介绍各类构建和应用知识图谱项目的开源代码资源,涵盖数据采集、存储技术及算法模型等方面。 关于电影的知识图谱构建及可视化完整代码