周杰伦 总共有的内部内容本身并不全面，但是麻雀虽小，五脏俱全，该项目对多种类型的问题形式都能得到正确的相应结果。以“晴天”为例，本系统适当能够回答晴天的歌词是什么，晴天是哪首专辑的歌曲，该专辑是哪一年发行的，该专辑对应的歌手是谁，该歌手的的基本信息是什么。关于项目的更多细节在知乎中有更详细的介绍，知乎网址： : 首先，本系统运行在python3环境下，并需要安装jieba，rerfo等python库，安装方式比较简单，我这里使用pip作为python的包管理工具，直接在cmd中运行pip3 install jieba即可完成安装。本系统在apache-jena-fuseki服务器上，在cmd窗口中输入apache-jena-fuseki文件输入命令。/fuseki-server.bat或在文件夹下双击fuseki-server.bat文件，cmd窗口出现“服务器信息开始于端口3030的

有关实体及其关系的真实世界事实的知识库是各种自然语言处理任务的有用资源。然而，由于知识库通常是不完整的，因此能够执行知识库补全或链接预测是很有用的。本文全面概述了用于知识库完成的实体和关系的嵌入模型，总结了标准基准数据集上最新的实验结果。

知识图谱任务规划，包括知识图谱学习知识地图，学习路线

KG_奇迹 基于neo4j的漫威人物知识图谱 去做： 样式 搜索功能 效果演示： 目前尚未部署到网上 涉及技术： html，css，js Python 烧瓶 py2neo，cytoscape.js neo4j，CQL 描述： 数据采用的是别人整理好的漫威人物关系数据，据观察应该是复联四之前的数据 参考CSDN博客： 参考CSDN博客： 基于neo4j图数据库，用flask框架构建的一个网页 知识图谱运行步骤： 把三个csv放到neo4j根目录的导入文件夹中 在neo4j中用CQL引入csv： 加载“ names_message.csv”文件： LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///names_message.csv' AS data MERGE (:people{name:data.name, id:data.id}); 加载“ relation

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时，随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入，知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

放到lib/python2.7/lib-dynload/下解决Python2的No module named _sqlite3问题

刘知远 - 知识表示学习研究进展，包括知识表示，表示学习，知识图谱

开源web知识图谱项目 爬取百度百科中文页面 解析三元组和网页内容 建立中文知识图谱 建立百科bot（重建中） 更新20200720 Windows上的部署参考，感谢LMY-nlp0701！ 更新20191121 迁移代码到爬虫框架scrapy 优化了抽取部分代码 数据持久化迁移到mongodb 修复chatbot失败问题 开放neo4j后台界面，可以查看知识图谱成型效果 提示 如果是项目问题，请提问题。 如果涉及到不方便公开的，请发邮件。 ChatBot请访问 成型的百科知识图谱访问，用户名：neo4j，密码：123。效果如下： 环境 python 3.6 re：url正则匹配 scrapy：网页爬虫和网页解析 neo4j：知识图谱图数据库，安装可以参考 pip install neo4j-driver：neo4j python驱动 pip install pymongodb：mongodb的python支持 mongodb数据库：安装参考 代码执行： cd WEB_KG/baike scrapy crawl baike 执行界面（按ctrl + c停止）： 知识图谱效果图

本文以几何深度学习的视角, 以图神经网络为重点, 总结了近期基于图神经网络的知识图谱关键技术研究进展。

Knowledge graphs are structured representations of real world facts. However, they typically contain only a small subset of all possible facts. Link prediction is a task of inferring missing facts based on existing ones. We propose TuckER, a relatively simple but powerful linear model based on Tucker decomposition of the binary tensor representation of knowledge graph triples. TuckER outperforms all previous state-of-the-art models acrossstandardlinkpredictiondatasets. Weprove that TuckER is a fully expressive model, deriving the bound on its entity and relation embedding dimensionality for full expressiveness which is several orders of magnitude smaller than the bound of previous state-of-the-art models ComplEx and SimplE. We further show that several previously introducedlinearmodelscanbeviewedasspecial cases of TuckER.