# neo4j构建的知识图谱
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>build_graph.py是用来建立知识图谱
>graph_qa_base_on_sentence_match.py是用来解析提问语句(模板匹配)并回答问题
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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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b站上关于neo4j的实践,建立有关周杰伦的知识图谱并用模板匹配来进行问答.zip (14个子文件)
SJT-code
all_triplets.txt 54KB
kg_schema.json 7KB
question_templet.xlsx 9KB
.idea
.name 9B
misc.xml 195B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 313B
kgqa_base_on_sentence_match.iml 291B
.gitignore 50B
build_graph.py 4KB
triplets_enti_attr_value.txt 27KB
graph_qa_base_on_sentence_match.py 8KB
triplets_head_rel_tail.txt 27KB
README.md 323B
共 14 条
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