# 基于wikipedia数据的装备领域文本抽取与知识图谱构建(模型部分)
模型参考 [DianboWork/SPN4RE (github.com)](https://github.com/DianboWork/SPN4RE)
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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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基于wikipedia数据的装备领域文本抽取与知识图谱构建-SPN模型部分.zip (21个子文件)
SJT-code
main.py 6KB
utils
__init__.py 2B
average_meter.py 720B
metric.py 6KB
alphabet.py 4KB
data.py 4KB
functions.py 9KB
trainer
__init__.py 2B
trainer.py 7KB
logs
events.out.tfevents.1681282967.DESKTOP-2VAADDC 8KB
models
__init__.py 2B
set_decoder.py 5KB
matcher.py 4KB
setpred4RE.py 8KB
set_decoder2.py 6KB
seq_encoder.py 3KB
set_criterion.py 6KB
.gitignore 22B
drawResult.py 1KB
test.py 9KB
README.md 175B
共 21 条
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