| 图谱 | 状态 | 说明 |
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| 大藏经 | 支持 | |
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数据来源:[http://bskk.net](http://bskk.net])
spider:数据采集,保存为excel
graph_builder:从保存的excel转换成json,上传到arangodb
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- 关系按实际关系
- 关系挖掘
- 经典按出现
大藏经图谱结构:
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知识图谱是一种结构化的知识表达形式,它以图形的方式组织和存储了大量实体(如人、地点、事件等)及其相互关系。在知识图谱中,实体作为节点,实体之间的各种语义关联则通过边进行连接,形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识,并支持高效的知识查询与推理。例如,在搜索引擎中,知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性,为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时,知识图谱还能支撑高级的人工智能应用,比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤,涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识,从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之,知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体,是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施,对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
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大藏经知识图谱.zip (36个子文件)
SJT-code
graph_builder
builder_base.py 2KB
build_graph.py 3KB
upload.py 3KB
spider
crawl_dfb.py 3KB
user_agents.py 5KB
crawl_bskk.py 5KB
proxy.py 446B
zhtools
__init__.py 141B
zh_wiki.py 140KB
langconv.py 8KB
LICENSE 34KB
converters.py 1KB
README.md 131B
readme.md 949B
.gitignore 0B
graph.png 80KB
micromsg
readme.md 64B
KBQA
__init__.py 0B
kbqa_main.py 821B
utils
similar_string.py 289B
run.py 280B
response
response.py 70B
reasoning
readme.md 12B
graph
__init__.py 0B
graph_arango_utils.py 2KB
graph.py 5KB
server
readme.md 134B
templates
search.html 4KB
detail.html 917B
mobile.html 4KB
server.py 2KB
kbqa_abs.py 167B
config
__init__.py 0B
base.json 146B
server.json 0B
config.py 33B
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JJJ69
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