## 南京农业大学校级srt,使用Neo4j进行可视化
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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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先秦人物知识图谱.zip (32个子文件)
SJT-code
CBDB资料
text_extraction_regex_shihpei.ppt 5.37MB
shih-pei_chen_aas2013.pdf 8.97MB
a_regex_machine_yamangil_chen_bol.pdf 967KB
cbdbgong_zuo_fang_20121005.pptx 9.98MB
cbdb_for_digital_humanities_hamburg_2012.pdf 5.35MB
regular_expressions.ppt 393KB
中期以后
流程.pdf 137KB
neo4j
数据存储.py 1KB
实体消歧
融合后人物.xls 14KB
实体融合.json 9KB
实体融合.py 909B
数据清洗
三元组清洗.py 1KB
三元组清洗.json 78KB
结题答辩.pptx 2.96MB
关系抽取
关系抽取.json 4.09MB
关系抽取.py 661B
数据获取
无信息人物.xlsx 11KB
数据爬取.json 84KB
无百科词条人物.txt 2KB
先秦人物.xlsx 16KB
数据爬取.py 2KB
申请
先秦人物知识图谱的构建.docx 86KB
中期以前
srt中期答辩.pptx 2.03MB
~$人物列表.xlsx 165B
数据获取
数据爬取.json 5.8MB
种子人物.xlsx 16KB
种子人物.py 985B
数据爬取.py 2KB
关系抽取(依存句法分析)
关系抽取.json 645KB
依存句法分析.py 8KB
三元组.json 1.21MB
README.md 60B
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