autoflow项目是一个TypeScript项目，采用Apache License 2.0许可证。案例 用户可以将autoflow嵌入到自己的网站中，为用户提供即时响应的产品相关查询。客观评测或分析 autoflow是一个功能强大的对话式知识图谱工具，可以帮助用户快速获取信息。它的特点包括：开箱即用的对话式搜索页面、可嵌入的JavaScript代码片段以及详细的...
1. 项目简介 本项目致力于研究知识图谱,主要从网上数据集、个人笔记和其他相关资料中获取数据,探索其中的实体和之间的关系,并提取出三元组存储到图数据库neo4j中。最终导出json数据并利用echarts在前端做图形化展示 2. 启动步骤 2.1 项目结构 由于涉及的技术栈比较杂乱,后端有nodejs和python的数据处理,以及mysql和neo4...
关于知识图谱,笔者已经在文章SPARQL入门(一)SPARQL简介与简单使用中给出了一些介绍,而利用关系抽取,我们可以从一些非结构化数据中,提取出实体之间的关系,形成知识图谱,这在很大程度上可以帮助我们减轻构建知识图谱的成本。非结构化数据越多,关系抽取效果越好,我们构建的知识图谱就会越庞大,实体之间的关系也会越丰...
2、下载词向量模型:http://s3-us-west-1.amazonaws.com/fasttext-vectors/wiki.zh.zip将wiki.zh.bin放入 KNN_predict 目录 。 (如果只是为了运行项目,步骤2可以不做,预测结果已经离线处理好了) 3、进入demo/Model/neo_models.py,修改第9行的neo4j账号密码,改成你自己的 4、进入demo目录,然后运行脚本: 代码...
【导读】刘焕勇,语言学硕士,目前就职于中国科学院软件研究所,主要从事信息抽取,知识图谱,情感分析, 社会计算等自然语言处理研发工作。他在Github维护了知识图谱项目,非常值得学习! 1. 知识图谱构建,自动问答,基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。
OSGraph以图谱的方式重新思考GitHub数据:既然GitHub维护了开发者和项目的行为轨迹和活动记录,涉及了大量的人与人、人与项目、项目与项目的交互关系,为何不以天然最适合描述万物联系的Graph数据结构对底层数据建模,既而实现直观的图可视化分析呢? GitHub上人与项目的关系 ...
近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在Github上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(实体、属性、值),(实体、关系、实体)混合的形式组织,数据格式采用 csv 格式。 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿...
整体结构可以参见图1，这幅图就来源于该项目。随着知识图谱的发展，与之相关的概念也越来越多，在阅读论文时先准确的把握该论文所要解决问题处于的层级或者位置对于更好的理解论文也比较有帮助，在此对知识图谱的概念进行了总结整理，整体概念架构图如下图所示，后面的论文分类也按照该整体架构概念图从顶向下，从整体...
本月初,微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG,项目上线即爆火,现在星标量已经达到 10.5 k。 项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag 官方文档:https://microsoft.github.io/graphrag/ 有人表示,它比普通的 RAG 更强大: GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱,在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性...
Github项目地址: https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph 知识图谱嵌入 Variational Quantum Circuit Model for Knowledge Graph Embedding. Advanced Quantum Technologies 2019. Yunpu Ma, Volker Tresp, Liming Zhao, and Yuyi Wang. [Paper] ...