知识图谱

【知识图谱学习】哈工大ltp工具包的安装和使用

LTP(Language Technology Platform) 提供了一系列中文自然语言处理工具,用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。官方教程:https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/docs/quickstart.rst官方文档:http://ltp.ai/docs/appendix.html 安装 与pyltp不同,ltp4无需安装繁琐的vc环境,也不用考虑python版本对轮子兼容的问题。pip install ltp 在github源代...

【知识图谱学习】知识图谱搭建医疗问答系统

通过知识图谱我们可以构建一个简单的医疗问答系统。在问答过程中可以方便的检索问题。GitHub:https://github.com/cshmzin/zstp-project/tree/main/%E5%8C%BB%E7%96%97%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA 实验环境 neo4j数据库py_aho_corasick模块 简介 数据提取模块(从互联网获取数据)知识图谱数据库构建模块(将数据清洗构建知识图谱)节点匹配模块(匹配节点获取关系)问题匹配模块(匹配问题...

【知识图谱学习】Neo4j与python实验测试

安装py2neo 为了让python与Neo4j相连,需要安装python中的py2neo库: pip3 install py2neo 开始实验测试 本次实验测试主要建立一个有关(购买方,价格,销售方)3元关系的数据库,数据库存储在表格之中。 如图所示: 提取数据 首先我们需要将表格中的数据提取出来: class Datas(): def __init__(self): self.path = 'Invoice_data_Demo.xls' ...

【知识图谱学习】Neo4j数据库实战

Neo4j简介: Neo4j是一个高性能的NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下,而不是严格、静态的表中。但是他们可以享受到...

【知识图谱学习】知识图谱相关技术

文本数据分析 在文本数据中我们要将非结构化文本数据转化成结构化文本数据,所以需要运用自然语言处理的大量技术: 基础的nlp技术: 实体识别语义标签抽取二元关系抽取多元关系抽取 进阶nlp技术: 实体统一指代消解graph embedding 知识融合 将特征进行融合,得到最终的向量。 (文本,图片,视频,声音) 图数据库 neo4j:与python交互容易,上手...

【知识图谱学习】知识图谱介绍及其应用

知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。 知识图谱,是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合,并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心...