实验数据来源于CCKS 2019 发布的中文电子病历命名实体识别评测数据集，共包含1379例病历样本，每份病历包含原始文本和实体标注两个部分， 实体类型包括：手术，解剖部位，药物，疾病和诊断，影像检查，实验室检验。 数据集结构为： "originalText": "，患者3月前因“直肠癌”于在我院于全麻上行直肠癌根治术（DIXON术），手术过程顺利，术后给予抗感染及营养支持治疗，患者恢复好，切口愈合良好。，术后病理示：直肠腺癌（中低度分化），浸润溃疡型，面积3.5*2CM，侵达外膜。双端切线另送“近端”、“远端”及环周底部切除面未查见癌。肠壁一站（10个）、中间组（8个）淋巴结未查见癌。，免疫组化染色示：ERCC1弥漫（+）、TS少部分弱（+）、SYN（-）、CGA（-）。术后查无化疗禁忌后给予3周期化疗，，方案为：奥沙利铂150MG D1，亚叶酸钙0.3G+替加氟1.0G D2-D6，同时给与升白细胞、护肝、止吐、免疫增强治疗，患者副反应轻。院外期间患者一般情况好，无恶心，无腹痛腹胀胀不适，无现患者为行复查及化疗再次来院就诊，门诊以“直肠癌术后”收入院。 近期患者精神可，饮食可，大便正常，小便正常，近期体重无明显变化。" "entities": "label_type": "疾病和诊断" "overlap": 0 "start_pos": 8

里面包含了2018年、2019年的CKBQA（中文知识图谱问答）的数据集，有train,test,dev数据集。

CCKS 2019 举办了 一个包含 6 个任务的评测竞赛，覆盖了实体、关系、事件及问答等多类知识图谱关键技术，吸引了 1600 余支队伍参 加。本报告系统整理了参赛队伍使用的技术、资源和策略，可以为评估当前知识图谱技术水平，提供构建知识图谱系 统的技术参考，揭示未来的发展方向提供一份有价值的参考。

领域知识图谱概述，包括领域图谱简介，领域知识图谱的应用及挑战，以及领域知识图谱生命周期管理。 领域知识图谱关键技术，包括领域知识图谱生命周期中各过程的相关技术、现有可用的工具，以及各过程中的最佳实践及相关组件。 领域知识图谱应用实战，以金融证券领域应用为例，演示知识图谱从知识建模、知识抽取到领域应用的全过程。

数据集下载网址： 。   本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍   该比赛的网址为： ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。比如下面的例子： {   "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",   "spo_list": [     ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],     ["九玄珠", "作者", "龙马"]   ] } 该比赛一共提供了20多万标

CCKS 2021全国知识图谱与语义计算大会，共5份。 2021年全国知识图谱与语义计算大会的主题是“知识图谱赋能新基建”，旨在探讨大数据环境下语言理解、知识获取、知识融合、知识推理等方面的关键技术以及在新基建大背景下的各种智能应用。 1、常识知识的获取与推理 2、工业级知识图谱构建实践 3、基于深度学习的自然语言语义解析 4、因果启发的学习和推理 5、自然语言处理中符号规则方法的神经网络化

CCKS2020-Entity-Linking CCKS 2020: 面向中文短文本的实体链指任务 将官网下载好的数据保存在data文件夹中 每个人可以在notebooks文件中新建以自己名字命名的文件夹，并在其中用Jupyter Notebook编写实验代码

上述资源来源于https://hub.baai.ac.cn/view/4155，包括CCKS 2020全国知识图谱与语义计算大会 | 回放视频目录（含PPT）。欢迎KGer下载、消化、学习。

知识图谱大会，全国最大的知识工程领域的盛会，以下附上2013-2018这6年间与会所有讲者的PPT，这是一份非常珍贵的资源，欢迎大家下载来学习。

CCKS-2019面向金融领域的事件主题抽取测试数据集 每条数据包括 id-事件语料-事件类型 CCKS-2019面向金融领域的事件主题抽取任务是提取出该事件类型的事件主体，即主语。