基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析.pdf

知识图谱的入门讲解，从知识图谱的历史背景到知识图谱的应用与发展前景。

CCSK2018-2019智能问答数据集.rar

数据驱动的大规模知识图谱构建方法.pdf 知识图谱构建 英文

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

知识图谱推理是一个基础问题，在电子商务推荐、生物医学知识图谱药品再利用等领域有着重要的应用。在本教程中，我将全面介绍知识图谱推理的最新进展，包括:(1)知识图谱嵌入的方法(如TransE、TransR和RotatE);(2)传统的归纳逻辑规划方法和最新的神经逻辑规划方法;(3)结合神经和符号逻辑方法进行知识图谱推理的最新进展。

具体功能 服务器端：管理员可以对爬取信息、图数据库等进行添加、查看、修改或删除； 客户端模块：学术信息检索；师生关系查询；领域知识检索；科研项目查询；学术论坛；学术信息管理。 文件夹介绍 website 代码 resource 资源文件

知识图谱是AI 的一个主要方面。知识图谱实战案例完全剖析视频教程，该课程定位：系统学习知识图谱的最佳实践；系统学习：完全覆盖知识建模、图数据库、知识应用和知识获取；实战指引：一套完整的知识建模方法论；案例驱动：结合实际项目案例，驱动知识实践和吸收；源码操作：内含完整源码和操作数据集；

白皮书紧密围绕知识图谱应用企业面临的概念模糊、基础薄弱、需求不清、选型困难、评估缺失、管理困难等问题，从知识图谱应用现状与可能存在的挑战、知识图谱应用系统构建、建设基础能力评估、选型准则与关键性能指标、建设与管理过程、建设服务方选择等方面进行了阐述。同时，从国家支持、行业部署、产学研协同等层面给出了建议，以期对未来知识图谱的产业化、工程化和标准化提供支撑。

DouBanRecommend 基于豆瓣图书的推荐、知识图谱与知识引擎简单构建neo4j 本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）、知识图谱引擎、中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习，数据来源可见。 练习内容： 豆瓣图书推荐 + 搜索模块 豆瓣图书知识库简单应用（Neo4j的使用） 推荐与搜索模块再结合豆瓣内部的API就更加牛逼~~~！（） 20210130 更新 将book_excel.csv压缩成book_excel.zip放在文件夹book_recomend下面 一、数据整理 简单的把爬虫数据进行简单的整理。主要做了一下针对每本书的评分，数据源中有两个值得用的字段：豆瓣书籍评分 + 书籍阅读人数，先等级化，然后进行平均，简单的得到了该书籍的得分。 # 把豆瓣读书评分 / 豆瓣读书人群数量 进行分箱 book_excel_all['rank_rank'] = pd.qcut(book_ex