利用python对电影《釜山行》剧本分词处理，识别人物实体及人物关系，再用图数据软件genphi建立电影人物关系的知识图谱。文件中包含电影剧本、python处理的脚本文件、抽取出的电影人物及关系csv文件。

农业-KBQA 项目介绍： 该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统，从0到1的去搭建一个以农场品为中心的知识图谱，面向的用户群体是：农民和普通民众。 项目目的： 对农民而言让他了解某些农场品的种植方式，基本属性，种植成本，经济效益等等。 对普通群众而言让他了解这些农产品的作用（健康方面），以及各种植物之间的关系推动科普的作用。 项目结果展示： 操作说明 图谱展示 对话展示部分 项目结构： . ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │   └── hudongbaike │   └── spiders │   └── bk.py //爬取搜索词 │   └── bkc.py //带入搜索词爬取内容 ├── data // 数据存放路径 │   └── query_list.csv //存放搜索词文件 │   └─

中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室2017-2018学年-秋季学期: 知识图谱导论课件

该资源是针对这次肺炎疫情写个Python大数据分析系列博客，包括网络爬虫、可视化分析、GIS地图显示、情感分析、舆情分析、主题挖掘、威胁情报溯源、知识图谱、预测预警及AI和NLP应用等。希望该系列线上远程教学对您有所帮助，也希望早点战胜病毒，武汉加油、湖北加油、全国加油。待到疫情结束樱花盛开，这座英雄的城市等你们来。 基础性资源，希望对您有所帮助。 详见内容：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/105462139

该KBQA系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果, 进而生成对应 SPARQL 查询语句，再通过API请求后台基于TDB知识图谱数据库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到结果。原理及用法：https://www.cnblogs.com/whiterock/p/9522821.html

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基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、Al平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机、机器人等软硬一体化通用产品。通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。与人类的感知、认知和执行能力相对应，通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件-体化产 品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显,大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。