小学数学知识图.doc

使用d3.js可视化知识图谱 ============================ 数据目录 bg.jpg可视化背景图片数据 CircularPartition.json基线圆形分区图工具栏需要加载的数据 test.json可视化需要展示的数据格式 图片 此目录存储例程属性图片数据 js d3.js版本3.2.8 src JS以及其他HTML等源码 index.html 知识图谱可视化入口文件 访问地址 启动部署文件 ./knowledge-graph-web CSV文件导入接口 data.lab.knowledgegraph.service.DataServiceImplTest

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

目录 Rasa版本 此处为Rasa==2.0.x(其它Rasa版本请切换branch) 演示视频 演示视频 视频中的demo演示网址用的上海服务器，低配，加载速度慢，各位轻虐~~ >.< GIF动图展示 2020/05/20 聊天窗的颜色略有不同 说明 本程序实现的是基于中文的医疗知识图谱的问答机器人MedicalKBQA， 是基于 Rasa-2.0.x 版本及其支持的外部组件实现的， 并使用了图数据库 Neo4j 构建知识图谱。 Rasa的Pipeline配置如下： pipeline: - name: "MitieNLP" model: "data/total_word_feature_extractor_zh.dat" - name: "JiebaTokenizer" dictionary_path: "jieba_userdict" - name: "Mi

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大

张最良军事运筹学课程知识架构的xmind图，全书知识结构概述

知识图论的深度强化学习 我们研究在大型知识图（KG）中学习推理的问题。 更具体地说，我们描述了一种用于学习多跳关系路径的新颖的强化学习框架：我们使用基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理，这通过对最有希望的关系进行采样来在KG向量空间中进行扩展它的路径。 与以前的工作相比，我们的方法包括一种奖励功能，该功能考虑了准确度，多样性和效率。 实验表明，在Freebase和Never-Ending Language Learning数据集上，我们提出的方法优于基于路径排序的算法和知识图嵌入方法。 访问数据集 下载知识图数据集 如何运行我们的代码 解压缩数据，将数据文件夹放在代码目录中 在scr

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小组汇报：知识图注意力网络推荐_KGAT，PDF格式。（由ppt文件转） 知识图注意网络： 它以端对端的方式显式地对KG中的高阶连接进行建模。 它递归地从节点的邻居（可以是用户、项或属性）传播嵌入以细化节点的嵌入，并使用注意机制来区分邻居的重要性。