医疗非结构化知识图谱抽取数据集

信息科技经过 60 余年的发展，已经普及到社会生活的每一个角落。随着信息技术在国家治理、经济运行的方方面面的应用，大量的数据随之产生。而互联网技术的爆发式发展使得近年来产生的数据总量超过了人类以往产生的历史数据的总和，医疗行业的数据增长幅度尤为突出。 医疗大数据具有巨大的价值,尤其是在临床辅助诊疗和健康管理方面。医疗大数据已经上升到国家战略，同时也是全球学术界与产业界竞争的研究热点。如何利用这些医疗数据，挖掘数据的深层价值，是未来信息科技发展的趋势，也是医疗大数据技术产生的背景。

Chatbot_CN 基于深度学习、强化学习、对话引擎的多场景对话机器人 • • • • • • • • Made by Xu • :globe_with_meridians: 项目说明     Chatbot_CN 是一个基于第三代对话系统的多轮对话机器人项目，旨在于开发一个结合规则系统、深度学习、强化学习、知识图谱、多轮对话策略管理的 聊天机器人，目前随着时间的慢慢发展，从最初的一个 Chatbot_CN 项目，发展成了一个 Chatbot_* 的多个项目。目前已经包含了在多轮任务型对话的场景中，基于话术（Story）、知识图谱（K-G）、端到端对话（E2E）。目的是为了实现一个可以快速切换场景、对话灵活的任务型机器人。 同时，Chatbot_CN 不仅仅是一个对话系统，而是一套针对客服场景下的完整人工智能解决方案。对话是解决方案的核心和最重要一环，但不仅限于对话，还包括智能决策

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基于知识图谱的学习评价与推荐系统设计与实现.pdf

【视频裂变】 1.增加了视频裂变转场特效，可大幅度提高视频原创度 2.增加了自动截取视频封面功能 3.导出标题支持用歌曲名称用《》相加，效果如下：《巴巴贝 - 侧脸 (片段)》《安和桥（Cover 宋冬野） - 宇西》《张羽清 - 理想三旬》《巴哥bart - 来自天堂的魔鬼 (英文版)》《小洲 - 后来 (片段)》 4.歌词设置：支持添加krc和lrc格式的歌词（歌词名称需要和歌曲名称完全一致），lrc歌词不支持卡拉ok效果字幕 5.歌词设置：支持添加视频歌单字幕，并自定义显示时长 【图转视频】 1.可以批量将jpg、png格式的图片转换为视频，支持6种视频转换效果，用图片转的视频当做视频素材，可以大幅度提高视频原创度！ 【视频裁剪】 1.可以批量裁剪视频大小，并强制导出为设置的分辨率大小，将视频素材裁剪小一些，也可以提高视频原创度。 【总结】 先把图片批量转换成视频素材，然后做MV视频，可以大幅度提高视频原创度，建议参考同类账号，比如30分钟的女声DJ、车载DJ、古风音乐等。

LOCTriples 中国城市信息知识图谱，包含中国所有县级以上城市三元组信息，共18534个三元组 格式如下所示： 以丰台区为例 丰台区#区人大主任#李昌安 丰台区#所属地区#中国北京市 丰台区#地理位置#北京市中心城区的南部 丰台区#车牌代码#京 丰台区#行政代码#110106 丰台区#机场#北京南苑机场，北京新机场等 丰台区#气候条件#暖温带半湿润季风型气候 丰台区#区委书记#汪先永 丰台区#火车站#北京南站、北京西站等 丰台区#行政区类别#市辖区 丰台区#下辖地区#丰台街道、卢沟桥乡、南苑街道等 丰台区#区政协主席#刘宇 丰台区#电话区号#010 丰台区#面积#305.87平方千米 丰台区#人口#225.5万（2016年） 丰台区#区长#冀岩 丰台区#著名景点#卢沟桥、宛平城、北京园博园、世界花卉大观园、北宫国家森林公园 丰台区#GDP#1262.6亿元（2016年） 丰台区#方言

家庭背景的知识图谱三元组数据， entities.txt facts.txt relations.txt test.txt train.txt valid.txt

小型金融知识图谱构建流程 小型金融知识图谱构流程示范 小型金融知识图谱构流程示范 1 知识图谱存储方式 2 图数据库neo4j 2.1 下载 2.2 启动 2.2.1 打开 http://localhost:7474 2.2.2 初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt） 2.2.3 输入旧密码并输入新密码 2.2.3 登录 3. 知识图谱数据准备 3.1 数据接口 3.2 数据获取 3.2.1 股票基本信息 3.2.2 股票持有股东信息 3.2.3 股票概念信息 3.2.4 股票公告信息 3.2.5 财经新闻信息 3.2.6 概念信息 3.2.7 沪股通和深股通成分信息 3.2.8 股票价格信息 3.2.9 tushare免费接口获取股票数据 3.3 数据预处理 3.3.1 统计股票的交易日量众数 3.3.2 计算股票对数收益 3.3.3 股票间对数收益率相关性 4 搭建金融知识图谱 4.1 连接 4.2 读取数据 4.3 填充和去重 4.4 创建实体 4.5 创建关系 5 数据可视化查询（以平安银行为例） 5.1 查看关联

在知识图谱的嵌入模型中利用本体图式信息 概述 该包包含以下所有源代码和数据集： 基于能量的知识图模型的有效训练。 在学习期间利用架构信息（在RDF架构中表示）。 此包中实现的模型扩展了以下工作中提出的模型： 翻译嵌入(TransE) - Bordes 等人，NIPS 2013。 语义匹配能量(SME) - Bordes 等人，MLJ 2013。 结构化嵌入(SE) - Bordes 等人，AAAI 2011。 包装内容： learn_parameters.py ：处理主要的学习过程。 data/ ：包含所有数据集，即 FB13、FB15k、WN11、WN18、DBpedia 2014、YAGO3。 FB13、FB15k、WN11和WN18用于文献中的相关作品； DBpedia 2014 和 YAGO3 是来自语义 Web 文献的另外两个大型数据集。 energy/ ：包