# EventInferringSys
基于事理图谱的事件推理系统
该项目主要实现的是基于事理图谱的事件推理系统,内容包括事件关系提取、事件提取以及事理图谱的构建,同时附有获得网易新闻内容的网络爬虫。
项目使用了LTP(语言技术平台)的自然语言处理组件和腾讯AI Lab发布测中文词向量数据来构建事件提取和事件向量化内容。
文件结构
+ /Crawler:包括了网络爬虫代码
+ /NLP:包括了自然语言处理代码,有事件关系提取、事件提取以及LTP组件的代码
+ /EventAbstract:包括了事件向量化和事件抽象的代码,其中实现了K-mean++算法
+ /IO:包括了数据库操作和连接各个模块输入输出的代码,核心内容是事理图谱的可视化显示
+ /Data:包括了上述模块运行时的输出,以及一些测试的文本文件
该项目于2020.04.21开始着手编写,于2020.05.30完成其主要功能,即对自然语言文本的事理图谱的构建和展示。
希望以后还有机会可以继续对其进行改进。
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温馨提示
Python是一种高级、通用、解释型的编程语言,由Guido van Rossum于1989年发起,1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称,强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势: 易学易用: Python的语法设计简单直观,更接近自然语言,使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言: Python是一种高级编程语言,提供了自动内存管理(垃圾回收)等功能,减轻了程序员的负担,同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性: Python具有很好的跨平台性,可以在多个操作系统上运行,包括Windows、Linux、macOS等,使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库: Python内置了大量的模块和库,涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源: Python是开源的,任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展,使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持: Python拥有庞大而活跃的开发社区,这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验,并参与到Python的发展中。 适用于多个领域: Python在各种领域都有广泛的应用,包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域,Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程: Python支持面向对象编程,允许开发者使用类和对象的概念,提高了代码的重用性和可维护性。
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毕业设计,基于事理图谱的事件推理系统.zip (34个子文件)
SJT-code
NLP
__init__.py 0B
event_relation_extractor.py 12KB
event_extractor.py 9KB
test.py 2KB
ltp_parser.py 8KB
EventAbstract
K_mean_plus_algorithm.py 5KB
event_vector.py 2KB
.idea
vcs.xml 308B
misc.xml 415B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 286B
.gitignore 176B
EventInferringSys.iml 731B
Crawler
scrapy.cfg 257B
Crawler
__init__.py 0B
pipelines.py 644B
spiders
__init__.py 162B
netease_spider.py 3KB
items.py 507B
settings.py 3KB
middlewares.py 3KB
IO
event_graph.py 6KB
database_operation.py 3KB
file_operation.py 3KB
README.md 1KB
Data
text.txt 506B
event_relations_list.csv 373B
news_data.csv 14KB
VIS
dist
vis.css 29KB
vis.min.css 21KB
vis.map 763KB
vis.min.js 569KB
vis.js 1.42MB
event_graph.html 3KB
共 34 条
- 1
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