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军事知识图谱：KnowledgeGraph

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简介：
《军事知识图谱》是一本关于构建和应用军事领域知识图谱的专业书籍，旨在通过图形化方式展示复杂战略与战术信息，帮助读者深入理解现代战争中的情报分析、决策支持等关键技术。 KnowledgeGraph军事知识图谱文件结构 - graph.db.dump：数据库文件 - Splider：网络爬虫 - kgmilitary：可视化知识图谱网站 - nlp (正在构建...)：知识抽取、融合等核心步骤系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明：本项目所使用的一切数据均为公开的网络内容，不涉及任何军事机密。

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  • 军事知识图谱：KnowledgeGraph
    优质
    《军事知识图谱》是一本关于构建和应用军事领域知识图谱的专业书籍，旨在通过图形化方式展示复杂战略与战术信息，帮助读者深入理解现代战争中的情报分析、决策支持等关键技术。 KnowledgeGraph军事知识图谱文件结构 - graph.db.dump：数据库文件 - Splider：网络爬虫 - kgmilitary：可视化知识图谱网站 - nlp (正在构建...)：知识抽取、融合等核心步骤系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明：本项目所使用的一切数据均为公开的网络内容，不涉及任何军事机密。
     
  • 智能问答结合KnowledgeGraph知识图谱
    优质
    本项目致力于开发基于KnowledgeGraph的知识图谱技术，以提升智能问答系统的准确性和智能化水平，为用户提供更加高效、精准的信息服务。 本项目包含以下文件：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据到知识图谱的脚本creat4KG.py以及人机对话模块ChatRob.py。
     
  • 书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)
    优质
    本书籍知识图谱推荐系统通过构建复杂的图书关系网络，智能分析读者行为和偏好，提供个性化书目推荐服务，旨在提升阅读体验与满意度。 大学生创新创业项目-书籍知识图谱推荐：该研究涉及对书籍评论的情感细粒度分析、命名实体识别、关系抽取以及分类树生成等方面的内容。数据集来源于北京大学数据与信息管理研究组。
     
  • 从知识图谱迈向事理图谱
    优质
    本文章探讨了从知识图谱到事理图谱的发展趋势与技术挑战，分析了事理图谱在理解事物发展规律和因果关系上的独特优势。 哈工大刘挺教授关于事理图谱的报告PPT展示了他在该领域的开创性工作。作为金融领域事理图谱构建的先驱者之一，刘教授在这个话题上具有权威地位。相关从业人员定能从他的分享中获益良多。
     
  • 基于MongoDB存储的军事知识图谱问答系统项目
    优质
    本项目开发了一个基于MongoDB存储的军事知识图谱问答系统，旨在提供高效、准确的军事相关信息查询服务。利用先进的自然语言处理技术，用户能够便捷地获取所需的专业知识和情报分析结果，极大地提高了信息检索效率与决策支持能力。 本项目是一个基于MongoDB存储的军事领域知识图谱问答系统，涵盖8大类、100余小类的知识库，共计包含5800项数据。该项目不使用图数据库进行存储，而是利用jieba对问句进行解析，并识别问句中的实体项。通过查询模板实现多类别问题的查询功能，旨在提供一种工业界问答系统的示范应用。
     
  • 从知识图谱(KG)到事理图谱(EEG)[kg2eeg].zip
    优质
    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。
     
  • 知识库构建（知识图谱）
    优质
    知识库构建是创建和维护一个包含大量结构化信息的数据集合的过程。通过知识图谱技术，可以将这些离散的知识点链接起来，形成一张网状的信息体系，便于搜索、查询及机器学习等应用，从而更好地理解和利用数据资源。 讲解知识图谱的重要资料包括视频、课件和代码等内容，由于文件较大，已上传至百度网盘，需要3个积分即可获取。
     
  • 基础知识点：知识图谱.pdf
    优质
    《基础知识点：知识图谱》是一份深入浅出地介绍知识图谱概念、构建方法及其应用领域的学习资料。它帮助读者快速掌握知识图谱的基础理论和实践技巧，适用于数据科学初学者及专业人士。 知识图谱是一种新的数据模型，它将实体、关系和属性组织成一个庞大的网络结构以更好地存储、管理和应用大量数据。这项技术可以应用于人工智能、自然语言处理、信息检索以及推荐系统等多个领域。 在知识图谱中，主要包含三类元素：实体（如人、地点或物品）、它们之间的关系（例如友谊或隶属）和属性（比如名字或者年龄）。这些组件共同构成复杂的网络结构，用于表示各种现实世界中的关联模式。通过这种模型，可以更有效地理解和处理信息。 知识图谱技术包括三个主要方面： 1. 图数据库：这类工具专门用来存储与管理知识图谱的数据； 2. 图计算：涉及对知识图谱进行分析的方法和技术； 3. 应用程序开发：基于知识图谱构建的实际应用项目，如推荐引擎或问答系统。 随着互联网的发展以及人工智能技术的进步，知识图谱的应用范围也在不断扩大。例如，在自然语言处理、图像识别等方面可以利用其强大的关系表达能力；而在电子商务领域，则可以通过用户和商品之间的关联来实现个性化的购物体验等。 然而，尽管前景广阔，知识图谱也面临着一些挑战： - 数据质量：准确性和完整性直接影响到最终应用的效果； - 扩展性问题：随着规模的增长，如何保持性能成为关键难题之一； - 安全性考量：保护敏感信息免受未经授权的访问至关重要。
     
  • 从知识图谱迈向认知图谱｜唐杰
    优质
    唐杰教授在人工智能领域有着深厚的造诣，尤其擅长于知识图谱的研究与应用。他最新的研究方向是认知图谱，致力于推动AI技术向更高级的认知智能迈进。 从知识图谱到认知图谱 本段落探讨了从知识图谱向认知图谱的演进过程。随着人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理领域的突破性进展，传统的知识表示方法已经无法满足复杂应用场景的需求。因此，提出了一种新的概念——认知图谱，它能够更好地模拟人类的认知方式，并在智能问答、推荐系统等领域展现出巨大的潜力。 唐杰在此文中详细介绍了认知图谱的相关理论和技术细节，包括但不限于其构建原理、应用案例以及未来发展方向等多方面内容。通过对比分析传统知识库与新型认知模型之间的区别和联系，进一步明确了两者在实际项目中的各自优势及应用场景选择依据。 总之，《从知识图谱到认知图谱》一文为读者提供了一个全面而深入的理解框架，帮助他们把握当前AI领域内最前沿的研究趋势，并激发更多关于如何利用先进算法和技术来提升机器智能水平的思考。