A theme classification dataset for Chinese classical poetry (TCCP), which contains 3,247 pieces of poems.
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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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用唐诗知识图谱、带标签的诗词作输入 2层GAT+attention 唐诗题材分类 Tensorflow框架.zip (17个子文件)
SJT-code
utils.py 3KB
main.py 3KB
data
tang.poetry.graph 54.64MB
tang.poetry.mention2id_dict 1.84MB
ind.cora.graph 58KB
big_tang.train.txt 1.33MB
big_tang.val.txt 73KB
big_tang.test.txt 53KB
Parameters.py 717B
.idea
classification_GAT.iml 514B
misc.xml 371B
modules.xml 288B
deployment.xml 684B
data.py 6KB
models
gat.py 5KB
attn_head.py 2KB
README.md 106B
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