一套完整的知识图谱入门级的完整实战项目，23节课详细讲解，附带有源码，链接永久有效。下载后无需任何密码，如出现链接失效，后台给小幸留言即可。 01.完整项目案例运行演示 02.项目开发环境安装部署 03.项目业务需求分析 04.项目总体架构设计 05.知识图谱模型设计方法 06.知识图谱语义类型设计 07.知识图谱语义关系设计 08开发环境安装部署 09.汽车品牌数据获取（1） 09.汽车品牌数据获取 10.汽车车系数据获取 11.汽车数据批量导入 12.汽车车型数据获取 13.汽车配置数据获取 14.web前端框架设计 15.通用命名实体识别 16.领域命名实体识别 17.实体查询程序设计 18.关系查询程序设计 19.知识图谱数据可视化 20.推荐系统基本原理和实现机制 21.知识图谱与推荐系统融合的模式 22.基于KGE的开源推荐系统框架 23.RippleNet开源框架源码剖析

利用pandas将excel中数据抽取，以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱

以法学知识为中心的认知智能是当前司法人工智能发展的重要方向。该文提出了以自然语言处理(NLP)为核心技术的司法案件案情知识图谱自动构建技术。以预训练模型为基础,对涉及的实体识别和关系抽取这两个NLP基本任务进行了模型研究与设计。针对实体识别任务,对比研究了两种基于预训练的实体识别模型;针对关系抽取任务,该文提出融合平移嵌入的多任务联合的语义关系抽取模型,同时获得了结合上下文的案情知识表示学习。在“机动车交通事故责任纠纷”案由下,和基准模型相比,实体识别的F1值可提升0.36,关系抽取的F1值提升高达2.37。以此为基础,该文设计了司法案件的案情知识图谱自动构建流程,实现了对数十万份判决书案情知识图谱的自动构建,为类案精准推送等司法人工智能应用提供语义支撑。

文章从知识图谱的狭义概念理解出发, 提出了知识图谱应用研究的总体框架, 系统地总结了国外知识图谱的十大应用, 最后对相关应用研究进行展望。

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