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ONEPIECE-KG:《海贼王》的知识图谱项目

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简介：
ONEPIECE-KG 是一个致力于构建和分享《海贼王》丰富世界观及复杂人物关系的知识图谱项目。 ONEPICE-KG是一个面向《海贼王》领域的知识图谱项目。该项目包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算以及知识应用五个部分。 在数据采集方面，主要构建了两个知识图谱和一个关系抽取的数据集： 1. 人物知识图谱：包含各个人物的信息。 2. 实体关系知识图谱：建立《海贼王》中各个实体之间的关联。 3. 关系抽取数据集：标注自然语言中的实体及其相互间的关系。 在知识存储方面，尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别采用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher进行查询操作。 对于知识抽取环节，则基于之前构建的数据集利用deepke提供的工具实践关系抽取测试。实验中，评估了几种模型在自建数据集上的效果，包括PCNN、GCN及BERT等。 此外，在知识计算阶段，通过Neo4j对实体关系图谱执行了相应的图挖掘工作，其中包括最短路径查询等一系列操作。

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  • ONEPIECE-KG:《海贼王》的知识图谱项目
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    ONEPIECE-KG 是一个致力于构建和分享《海贼王》丰富世界观及复杂人物关系的知识图谱项目。 ONEPICE-KG是一个面向《海贼王》领域的知识图谱项目。该项目包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算以及知识应用五个部分。 在数据采集方面，主要构建了两个知识图谱和一个关系抽取的数据集： 1. 人物知识图谱：包含各个人物的信息。 2. 实体关系知识图谱：建立《海贼王》中各个实体之间的关联。 3. 关系抽取数据集：标注自然语言中的实体及其相互间的关系。 在知识存储方面，尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别采用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher进行查询操作。 对于知识抽取环节，则基于之前构建的数据集利用deepke提供的工具实践关系抽取测试。实验中，评估了几种模型在自建数据集上的效果，包括PCNN、GCN及BERT等。 此外，在知识计算阶段，通过Neo4j对实体关系图谱执行了相应的图挖掘工作，其中包括最短路径查询等一系列操作。
     
  • 《海贼王-ONE PIECE》知识图谱项目实战（附代码资源）：涵盖数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及图谱可视化
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    本项目深入讲解如何构建《海贼王-ONE PIECE》的知识图谱，包括数据收集、存储管理、信息提取、计算处理和图表展示等内容，并提供实用代码资源。 本项目涵盖了数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算及知识应用五个主要部分。 在数据采集阶段，我们构建了两个知识图谱以及一个关系抽取的数据集： - 人物知识图谱：包含各个人物的信息； - 关系抽取数据集：标注出自然语言中实体及其之间的关系； - 实体关系知识图谱：《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱。 在知识存储方面，我们尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j，并分别通过RDF结构化查询语言SPARQL及属性图查询语言Cypher，在知识图谱上进行查询操作。 对于知识抽取部分，基于之前构建的关系抽取数据集，利用deepke中提供的工具进行了关系抽取实践。我们测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在所构建的数据集上的效果。 在知识计算环节： - 图计算：使用Neo4j对实体关系知识图谱进行图挖掘操作，如最短路径查询、权威节点发现及社区发现； - 知识推理：利用Apache Jena对关系知识图谱进行了知识推理，并补全了一部分数据。 最后，在知识应用方面： - 智能问答系统（KBQA）基于REfO构建了一个针对《海贼王》中人物的知识库问答系统。 - 可视化图片通过D3技术，实现了实体关系的可视化展示。
     
  • 从知识图谱(KG)到事理图谱(EEG)[kg2eeg].zip
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    本资料探讨了从知识图谱（KG）向事理图谱（EEG）的发展路径及其应用。文档深入分析了两种图谱的技术原理、转换方法及应用场景，为研究者提供理论与实践指导。 从知识图谱（KG）到事理图谱（EEG），这份报告可以被视为EEG概念化的开创性作品，具有很高的研究价值。感谢哈尔滨工业大学教授在这一领域的开拓工作。
     
  • 海贼王鼠标图标.rar
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    《海贼王鼠标图标》是一款专为《海贼王》动漫爱好者设计的电脑个性化装饰资源，包含多个角色的精美图标，让使用者在使用电脑时也能感受到《海贼王》的魅力。 海贼王光标图标套装欢迎下载！以下是安装步骤： 第一步：解压压缩包文件，请选择您喜欢的任意方式进行操作（注意不要用锤子）。 第二步：将这些小图标复制到C:WindowsCursors目录下。 第三步：打开控制面板，找到鼠标设置选项。如果找不到该选项，请把右上角查看模式改为大图标或小图标；然后选择指针标签页。 第四步：替换现有光标，并保存新的方案配置。 第五步：在自定义栏目里，将每一项的图标替换成海贼王主题的图标，这些图标的动态和静态版本均包括。请选中一个项目并点击浏览按钮，在窗口内进行选择即可完成操作。 第六步：当您已经选择了所有想要替换的新光标后，请点击应用按钮以查看效果；但别忘了保存新的方案配置哦！ 第七步：在重复多次的图标更换之后，您可以将新设置另存为一个独立的名字。请确保起个霸气且有纪念意义的名字来感激这次安装过程中的辛苦和您的支持。 第八步：最后一步是点击确定按钮以完成所有操作；现在可以停下来喝杯茶休息一下了！ 至此，您已经成功地完成了海贼王主题光标的替换工作。让路飞、乔巴、罗宾在您的电脑桌面上自由奔跑吧！别忘了给我的作品点赞哦~
     
  • 海贼王通缉海报生成器
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  • 海贼王乔巴专区.zip
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    《海贼王》中的角色乔巴专区，汇集了有关驯鹿医生乔巴的各种资料、故事和粉丝创作内容。探索这位拥有草药果实能力的小驯鹿的冒险旅程。 《海贼王》是日本著名漫画家尾田荣一郎创作的一部热血冒险漫画，自1997年开始连载至今，在全球范围内具有极高的影响力。其中，乔巴作为主要角色之一，以其独特的形象和个性深受读者喜爱。乔巴本名“希鲁鲁克”，是一只吃了人人果实的蓝鼻子驯鹿，拥有七段变形的能力，并且可以变成人类形态，是草帽海贼团的医生。 在《海贼王乔巴专题.zip》这个压缩包中，我们可能会找到与乔巴相关的各种资料： 1. 人物分析：乔巴的角色设定非常独特。他是草帽海贼团中唯一的非人类成员，并且也是唯一一个可以变换形态的人物。他的善良、纯真以及对朋友的忠诚深深打动了读者。在分析中，我们可以探讨他如何从一个被误解的孤独生物成长为团队不可或缺的一员。 2. 战斗技巧：乔巴拥有七段变形能力，在战斗中每一段变化都有不同的能力和用途。例如，第一阶段是普通的鹿形态，可以奔跑和嗅觉敏锐；第二至第四阶段则是强化身体机能，增强力量和速度；第五阶段变为巨人形态，具有强大的破坏力；第六阶段为强化版的巨人形态，能够进行远程攻击；第七阶段被称为“狂野模式”，在力量与速度上达到极致但会失去理智。我们可以详细分析这些不同形态在战斗中的应用以及战术价值。 3. 剧情回顾：乔巴首次登场是在故事初期，他与草帽海贼团相遇并最终加入团队的过程充满感动。通过回顾这一段剧情可以探讨它如何塑造了乔巴的形象，并对整个故事情节产生了影响。 4. 人际关系：乔巴与其他成员之间的关系也是研究的重点之一。比如他和路飞的友情、与娜美的依赖性以及与乌索普的合作默契等，都表明他在团队中占据着不可或缺的位置。 5. 影响与象征意义：除了作为故事中的一个喜剧元素外，乔巴的角色还承载了许多深层次的主题思想，例如友谊、接纳及自我认同。他的经历鼓励人们重视内在价值而非仅看外表特质，在全球范围内产生了深远的社会影响。 6. 相关周边商品和同人作品：由于其可爱的形象特点，乔巴成为了《海贼王》系列中备受青睐的角色之一，并且激发了大量衍生产品如手办、T恤及其他创意物品的制作。同时还有许多由粉丝创作出来的二次元画作、小说及短篇漫画等同人作品也展示了他广泛的受众基础。 该压缩包可能包含了上述内容的相关资料，通过深入研究可以更全面地了解乔巴这一角色，并感受《海贼王》这部作品的魅力所在。无论对于忠实读者还是对动漫文化感兴趣的学者来说，《海贼王专题.zip》都能提供丰富的学习与讨论素材。
     
  • 知识图谱实战项目（含源码）
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    本书提供多个知识图谱实战项目案例及完整源代码，旨在帮助读者深入理解与实际操作知识图谱构建和应用技术。适合数据科学和技术开发人员阅读实践。 知识图谱完整项目实战视频教程提供了一个从需求到实现的全面指南，覆盖整个项目的生命周期。课程特点包括：1. 完整项目：涵盖项目开发的所有阶段；2. 实战指引：强调实际操作与应用；3. 源码剖析：附带完整的程序源代码下载。
     
  • 网页设计——海贼王主题
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    本作品是一款以热门动漫《海贼王》为主题设计的网页。页面风格独特、色彩鲜明，融入了大量《海贼王》元素和角色插画，旨在为粉丝们提供一个互动与分享的空间。 这段文字描述的是使用Dreamweaver编写的一个包含十个页面的项目。
     
  • 项目实践：如何搭建知识图谱
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    本项目聚焦于构建实用的知识图谱，涵盖从理论理解到实际操作的全过程。通过详细步骤解析和案例分享，引导读者掌握核心技术和方法，助力提升数据分析与处理能力。 我尝试了如何构建一个简单的知识图谱，并做了两个版本：一个是完全从零开始的（startfromscratch），另一个是在CN-DBpedia基础上进行补充。我还测试了MySQL、PostgreSQL和Neo4j数据库。自己摸索过程中可能已经踩了很多坑，但还没发现呢，欢迎讨论。 知识库可以分为两类：一类是以Freebase和Yago2为代表的CuratedKBs，它们主要从维基百科和WordNet等资源中抽取大量的实体及关系。