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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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计算机专业知识图谱即问答系统.zip (37个子文件)
SJT-code
TestFiles
createRelsTest.py 1KB
.vscode
settings.json 1KB
launch.json 463B
data
JSONfromHTML3.json 367KB
clangfromcsv.json 23KB
JSONfromHTML2.json 1KB
JSONfromHTML.json 996KB
clangfromcsv2.json 22KB
JSONfromHTML1.json 366KB
clangfromcsv1.json 22KB
prepare_data
max_cut.py 4KB
build_data.py 5KB
data_spider.py 6KB
.idea
QAMedicalKG.iml 552B
misc.xml 202B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 274B
.gitignore 347B
encodings.xml 192B
QACOMPUTERKG
question_parser.py 1001B
chatbot_graph.py 2KB
build_computer_graph.py 6KB
answer_search.py 0B
question_classifier.py 5KB
__pycache__
question_classifier.cpython-36.pyc 8KB
answer_search.cpython-36.pyc 6KB
question_parser.cpython-36.pyc 7KB
dataProcess
csvProcess.py 1KB
jsonProcess.py 2KB
datacsv
ClangRels.csv 3KB
ClangForJSON.csv 16KB
Clang.csv 14KB
dict
subjects.txt 7B
priority.txt 7B
chapter.txt 23B
subclass.txt 1KB
concept.txt 1KB
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