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高端装备制造知识图谱自动化构建竞赛——工业知识图谱关系抽取及完整源码

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简介：
本竞赛聚焦高端装备制造领域，旨在通过自动化手段高效构建知识图谱，参赛者需完成工业知识图谱的关系抽取任务并提供完整源代码。 以“工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建”竞赛为例，以下是操作步骤： 1. 拷贝项目：```git clone https://github.com/taishan1994/pytorch_triple_extraction.git``` 2. 载入预训练模型`chinese-roberta-wwm-ext`到model_hub/chinese-roberta-wwm-ext/下，需要的是config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt。也可以选择下载`chinese-bert-wwm-ext`。

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  • 高端装备制造知识图谱自动化构建竞赛——工业知识图谱关系抽取及完整源码
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    本竞赛聚焦高端装备制造领域，旨在通过自动化手段高效构建知识图谱，参赛者需完成工业知识图谱的关系抽取任务并提供完整源代码。 以“工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建”竞赛为例，以下是操作步骤： 1. 拷贝项目：```git clone https://github.com/taishan1994/pytorch_triple_extraction.git``` 2. 载入预训练模型`chinese-roberta-wwm-ext`到model_hub/chinese-roberta-wwm-ext/下，需要的是config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt。也可以选择下载`chinese-bert-wwm-ext`。
     
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  • 构建知识图谱
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    简介：构建知识图谱是指创建一个结构化的数据模型，用于表示实体、概念以及它们之间的关系。该过程涉及数据收集、信息提取和模式设计等多个步骤，旨在为智能应用提供支持，如搜索引擎优化、问答系统及推荐引擎等。 ### 知识图谱构建与深度学习应用 #### 引言与背景 随着大数据时代的到来，数据量的急剧增加促使企业急需寻找有效的方式来管理和利用这些数据。知识图谱作为一种高效的数据组织形式，能够帮助企业在复杂的数据环境中快速找到所需信息。传统上，知识图谱主要应用于学术研究领域，但随着技术的进步，特别是深度学习的发展，它开始被广泛应用于商业领域。例如，Google和百度分别推出了自己的知识图谱产品——Google Knowledge Graph和百度知识图谱，极大地提高了信息检索的效率和质量。 #### 深度学习与知识图谱 在构建知识图谱的过程中，深度学习扮演着至关重要的角色。尤其是深度置信网络（Deep Belief Networks, DBNs），这是一种非监督学习模型，可以自动地从大量未标注数据中学习到高层次的抽象特征，这对于提取领域内隐含的知识单元极其有用。通过训练深度置信网络，研究人员能够自动识别出文本中的关键实体以及它们之间的关系，从而大大减轻了手动标注的工作负担。 #### 图数据库的应用 在存储和查询知识图谱方面，图数据库（如Neo4j）成为了首选方案。图数据库是一种专门为处理具有高度连接性的数据结构设计的数据库系统。它通过节点（代表实体）、边（代表实体间的关系）和属性来表示和存储数据，非常适合用来存储知识图谱这种结构化的数据。此外，图数据库还提供了强大的查询语言Cypher，这使得用户能够在复杂的关系网络中快速准确地定位所需的信息。 #### 构建过程详解 1. **数据预处理**：首先需要对原始数据进行清洗和格式化，确保数据的质量和一致性。这一步骤对于后续的分析至关重要。 2. **深度置信网络训练**：使用深度置信网络自动识别文本中的实体和实体间的关系。这个过程中，网络会自动学习如何从大量的非结构化文本中提取有意义的模式。 3. **实体识别与关系抽取**：深度置信网络经过训练后，可以有效地识别出文本中的实体，并确定它们之间的关系。这一过程涉及到自然语言处理技术和语义分析技术。 4. **图数据库构建**：将提取出来的实体和关系导入图数据库中进行存储。图数据库的设计使得知识图谱能够以直观的方式展现出来，并且便于后续的查询和分析。 5. **知识图谱查询与应用**：利用图数据库提供的Cypher查询语言，用户可以根据需要查询知识图谱中的特定信息。例如，可以通过查询找到某个实体的相关信息，或者探究不同实体之间的联系。 #### 结论与展望 通过结合深度学习技术和图数据库，构建知识图谱已经成为一种趋势。这种方法不仅能够提高知识图谱构建的效率，还能提升数据的利用价值。未来，随着人工智能技术的不断进步，我们可以期待更多创新的方法和技术被应用到知识图谱的构建和维护中，为企业和个人提供更多有价值的信息服务。
     
  • 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
     
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