# Knowledge Explore
> - KGExplore: 通用领域知识图谱
> - XiuShang 嗅商: 商业知识图谱
## Vision
> WE ARE DOING IT! FOR REAL! 我们是真的在做! 这是我们眼中的知识图谱现状:
> - every body talks about it: 欢迎了解一下各家科技公司的技术宣传稿 :)
> - nobody really knows how to do it: 别说do it, 什么是知识图谱, 每行每业的定义都不尽相同. 至于怎么做?做什么?, 以后再说; PPT先画, 牛X先吹.
> - everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it: 这年头, ppt上没提到"知识图谱"概念的, 都不好意思说自己是AI公司.
我们团队一直相信, 人类积累的很多知识其实一直就在文字中(为啥有文化的人都写书呢, 文字传播知识呗!). 而作为一个专业的NLP团队,
我们一直将我们的核心研发集中在了"无监督学习"和"NLP技术的大规模工程化"上. 在经过一年多的研发&开发后, 我们做出了一套可在大规模文本上抽取的"文字对象间关系"的技术框架,
虽然结果还有不断完善的空间, 但是既然是**知识,就值得被分享**
## 安装
```shell
https://github.com/smoothnlp/KGExplore.git
cd KGExplore
python setup.py install
```
## 使用介绍
> 知识图谱N元组的搜索与可视化
#### 身份验证
> 请将您的身份/就职公司/业务场景/联系方式等电邮到business@smoothnlp.com; 我们对科研工作者提供**免费**的服务调用!
```python
import kgexplore as kge
kge.config.setApiKey(YOUR_API_KEY)
```
### 通用领域知识图谱
```python
rels = []
rels += kge.search_bigram("瑞幸咖啡",limit=10)
kge.visualize(rels)
```
![](https://github.com/smoothnlp/kgexplore/blob/master/demo/瑞幸咖啡.png)
### 嗅商 - 商业知识图谱
```python
rels = []
rels += kge.get_xiushang_ngram(target="董明珠",source_type='企业')
rels += kge.get_xiushang_ngram(source="珠海格力电器股份有限公司",target_type="人物")
kge.visualize(rels)
```
![](https://github.com/smoothnlp/kgexplore/blob/master/demo/嗅商-格力-董明珠.png)
### 请我们喝咖啡
- 如果你是科研人员: **Free**
- 请算法工程师喝咖啡(28元): 5K次调用
- 请整个团队喝咖啡(128元): 5万次调用
- 有意包养我们(我们在找融资): 心诚即可,请电邮business@smoothnlp.com
> 请使用下方的二维码进行付款, 然后将支付凭证截图电邮到business@smoothnlp.com ; 我们会在24小时内回复apikey. 谢谢大家支持
![](https://github.com/smoothnlp/kgexplore/blob/master/demo/wechat_payment_qr.jpeg)
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温馨提示
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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公开的知识图谱探索项目.zip (28个子文件)
SJT-code
setup.py 966B
LICENSE 1KB
demo
嗅商-格力-董明珠.png 302KB
瑞幸咖啡.png 186KB
comp_comp.png 265KB
comp_brand.png 152KB
comp_person.png 254KB
wechat_payment_qr.jpeg 26KB
咖啡.png 170KB
B2B.png 207KB
格力.png 195KB
kgexplore
__init__.py 246B
resources
simhei
simhei.ttf 9.3MB
watermark.png 273KB
configurations.py 251B
visual.py 12KB
fa2l
__init__.py 37B
fa2l.py 9KB
structures.py 366B
force.py 13KB
approximation.py 3KB
__pycache__
force.cpython-37.pyc 15KB
structures.cpython-37.pyc 842B
fa2l.cpython-37.pyc 6KB
__init__.cpython-37.pyc 192B
approximation.cpython-37.pyc 2KB
client.py 4KB
README.md 3KB
共 28 条
- 1
资源评论
JJJ69
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