农业知识图谱（AgriKG）是一种针对农业领域的信息检索、命名实体识别以及关系抽取的专门工具。它以图谱的形式组织农业相关的知识点，实现了农业信息的有效链接和检索。知识图谱通过链接不同的数据实体，创建了一个包含大量农业相关知识节点和关系的网络。在这个网络中，节点代表农业领域的实体，例如作物、农业技术、农药、土壤类型等，而边则代表实体间的关系，如种植区域、使用方法、生产过程等。 信息检索方面，农业知识图谱提供了一种更为精准和智能的搜索方式。用户可以使用自然语言查询，系统会根据图谱中的实体和关系，给出相关的搜索结果。这不仅提高了检索的准确度，也极大地丰富了检索结果的相关性和多维性。 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项重要技术。在农业知识图谱中，命名实体识别用于从文本中识别出具有特定意义的实体，如特定的动植物名称、农药化学名称等。这一步骤是构建知识图谱的重要基础，因为只有准确识别出文本中的实体，才能进一步确定实体间的关系，从而形成图谱。 关系抽取是知识图谱构建过程中的另一关键步骤，它涉及从文本数据中识别并抽取实体间的关系。在农业知识图谱中，关系抽取帮助系统捕捉到不同农业实体之间的相互作用和联系，比如某种作物与其生长条件之间的关系，或是特定的农业政策如何影响农产品的价格等。通过关系抽取，农业知识图谱能够更好地揭示实体间复杂的网络结构，为农业生产、科研、管理提供决策支持。 农业知识图谱通过整合农业领域的海量信息，以结构化的方式揭示了实体和实体间的关系，极大地促进了农业信息的智能化检索和应用。它不仅可以帮助科研人员发现新的研究方向，也能辅助农业工作者进行精准农业实践，更可以为政策制定者提供科学决策的依据，从而推动农业的可持续发展。

资源包含文件：设计报告word+最终展示PPT+开题及设计过程资料+源码+项目截图 本项目是一套基于知识图谱(Knowledge Graph)的学习类软件。 就用户侧而言，本项目可提供一般学习软件所包含的知识点查看、知识问答等功能，也可以提供基于图谱实现的独特功能，以提供新的学习方式。 就开发侧而言，本项目的主要功能均基于图谱实现，可以充分利用图算法寻找知识内部的关联. 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124294992

KnowledgeGraph 军事知识图谱 文件结构 KnowledgeGraph ├─graph.db.dump // 数据库文件 ├─Splider // 网络爬虫 ├─kgmilitary // 网站，可视化知识图谱 ├─nlp (building...) // 知识抽取、融合等核心步骤 系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明 本项目所使用的一切数据均为网络上的公开内容，不涉及军事机密。

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

Agricultural Knowledge Graph 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。 相关工作请引用paper: AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537 项目介绍： 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。 该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院（以下简称华师大数据学院）作为课题主要参与单位以实现智慧

大学生创新创业项目-书籍知识图谱推荐 书籍知识图谱（KG）：书籍的评论情感细粒度分析，命名实体识别，关系抽取，分类树生成，数据挖掘 数据集来自>北京大学数据与信息管理研究组的

本项目包含：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据2知识图谱creat4KG.py、人机对话ChatRob.py