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容鑫/骆越演义知识可视化系统设计与实现
Python
本文以《骆越演义》文本为处理对象，依据知识图谱的构建技术，抽取小说中的实体，定义实体关系，以依存句法为基础实现三元组实体节点的抽取，并将其存储在图数据库Neo4j中，另一非关系型数据库MongoDB则用来存放json格式的格式化数据，应用可视化工具Echarts辅助绘制关系图实现知识关系可视化，利用LTP分词模型和相似词典相结合实现知识查询，设计并完成了《骆越演义》知识可视化系统。
最近更新: 3年多前
Weaverzhu/PGPR
Python
Reinforcement Knowledge Graph Reasoning for Explainable Recommendation
最近更新: 3年多前Gingerbread/lightKG
基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。框架功能丰富，开箱可用，极易上手！基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中，没有细致调参，且有不少Bug～
最近更新: 4年多前