## 小麦知识图谱
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### 已完成模块
- 将现有的数据清洗、分词、构造词向量
- 爬取关于小麦品种的相关信息
- 利用neo4j数据库构建小麦品种知识图谱
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### 待完成模块
- 定时爬取知网,摘取标题、作者、时间等信息,并将获取到的信息更新到知识图谱上
- 利用vue、SpringBoot搭建系统展示、后台管理平台
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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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小麦知识图谱.zip (27个子文件)
SJT-code
data
sort
chunxing.txt 3KB
dongxing.txt 2KB
bandongxing.txt 3KB
ruodongxing.txt 134B
ruochunxing.txt 740B
items.txt 3.36MB
analyze
organization.txt 67KB
seed.csv 0B
property.txt 204B
yield.csv 35KB
newset.txt 3KB
set.txt 1KB
items_after_process.txt 3.36MB
ok.json 3.51MB
data_preprocess
__init__.py 0B
preprocess.py 5KB
disease.py 1KB
fertilizer.py 4KB
addSorts.py 2KB
dbutil.py 4KB
dataprocess.py 2KB
crawler
__init__.py 0B
crawler.py 6KB
graph
__init__.py 0B
import_neo4j.py 4KB
test.py 2KB
README.md 407B
共 27 条
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