商业新闻知识库 通过阅读新闻文章并引用Wikidata来构建Spacy知识库（以及很快的知识图）。 用法 pip install -r requirements.txt python3 main.py 笔记 我们使用Spacy NER的来查询Wikidata以查找适当的实体匹配项，但是我意识到en_core_web_md模型的NER标记在商业新闻上并不理想（至少在Palantir文章中不是）。 该计划是在用户喜欢的地方添加一个“循环中的”组件，用户可以根据自己的喜好对文章进行注释，并使用其注释来更新Spacy知识库。 这应该使解决这些实体的后续冲突变得更加容易。 $ python3 main.py processing article " palantir says in updated filing it expects 42% revenue growth this year to

Encoding Knowledge Graph Entity Aliases in Attentive Neural Network for Wikidata Entity Linking

和声2 Wikidata DP 门户原型 维基数据数字保存门户的原型。 先决条件 Git 或最新源代码的副本 MacOS 或 Linux。 抱歉，目前不支持 Windows。 Python 3。不支持 Python 2。 用于安装 Python 模块。 为 Python 使用虚拟环境将省去很多麻烦，并允许您和谐地运行 Python 3 和 Python 2 应用程序。 如果这听起来不错，那么请阅读。 快速开始 该门户是一个用 Python 编写的 Flask Web 应用程序。 只要您拥有 Python 3 环境，目前就可以轻松安装。 请注意，这是当前的本地开发安装，尚未准备好作为可靠的应用程序部署到服务器。 我们正在为此努力。 也就是说，有几个阶段可以开始： 获取代码。 设置 Python 3 virtualenv（可选但推荐）。 安装门户原型及其依赖项。 运行门户。 让我们更详细地看一下。 我们提供了一些用于 virtualenv 设置、部署和运行的帮助脚本，我们也会向您指出这些脚本。 获取代码 没有用于此的帮助脚本。 克隆这个存储库并移动到项目根目录： git clone htt

NYT-Wikidata数据集是远程监督关系抽取数据集，包含100个关系，882177个句子实例，来源于New York Times 和 Wikidata。

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