知识图谱构建代码，python

一个完整的知识图谱构建方法及流程，其中详细说明了信息抽取的研究历史和所用算法，如：基于规则和统计学方法等。

实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从0开始（startfromscratch），一个在CN-DBpedia基础上补充，把MySQL，PostgreSQL，Neo4j数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。知识库可以分为两种类型，一种是以Freebase，Yago2为代表的CuratedKBs，主要从维基百科和WordNet等知识库中抽取大量的实体及实体关系，像是一种结构化的维基百科。另一种是以StanfordOpenIE，和我们学校Never-EndingLanguageLearning(NELL)为代表的ExtractedKBs，直接从上亿个非结构化网页

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建.pdf

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

知识图谱暑期课程，课程名为《知识图谱：概念与技术》，由复旦大学知识工厂、上海财经大学主办。以下附上该套课程的完整PPT。

自然语言处理——刘洋1、判断题（每题1分，共10道）基本都是一些概念，比如汉语是不是曲折语，知识图谱的节点和边表示什么之类的2、选择题（每题2分，共5道）（1）

python医疗类知识图谱neo4j源码有视频介绍

知识图谱学习框架思维导图一张，可以参考思维导图按照这个路径学习知识图谱