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人机协同的知识图谱更新工具。前端提供了直观易用的人机交互接口,后端提供了数据接口,可对接不同的知识抽取模型。目前只有知识抽取和知识融合的前端界面,后续计划添加知识融合的后端和知识推理的前端。提供知识抽取模型的接口,允许用户根据自己的需求添加自己的模型。
☆15Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for A-tool-to-build-knowledge-graph
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- 基于openkg开源数据代建知识图谱,并实现查询可视化☆22Updated 5 years ago
- 实体关系抽取pipline方式,使用了BiLSTM+CRF+BERT☆152Updated last year
- 知识图谱三元组抽取(实体-关系-实体,实体-属性-属性值)☆106Updated 3 years ago
- 电影知识图谱,主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及智能问答等。movie knowledge graph(Entity identification, graph display, and intelligent question and answer)☆134Updated 2 years ago
- ☆134Updated last year
- 实体关系抽取,使用了百度比赛的数据集。使用pytorch实现MultiHeadJointEntityRelationExtraction,包含Bert、Albert、gru的使用,并且添加了对抗训练。最后使用Flask和Neo4j图数据库对模型进行了部署☆123Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的问答系统设计与实现,附带一个可视化的demo☆122Updated 2 years ago
- 医药知识图谱自动问答系统实现,包括构建知识图谱、基于知识图谱的流水线问答以及前端实现。实体识别(基于词典+BERT_CRF)、实体链接(Sentence-BERT做匹配)、意图识别(基于提问词+领域词词典)。☆315Updated 3 years ago
- 中文信息抽取,包含实体抽取、关系抽取、事件抽取☆246Updated last year
- 本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱,包括几本小说的实体关系,以及README.md,介绍这方面的一篇文章。☆198Updated 5 years ago
- 农业领域知识图谱的构建,包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP),分词(jieba),命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱☆249Updated 5 years ago
- 基于pytorch的中文三元组提取(命名实体识别+关系抽取)☆349Updated 2 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆104Updated 4 years ago
- 使用bert进行关系三元组抽取。☆165Updated last year
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- 基于neo4j肝病知识图谱的问答系统☆377Updated 6 years ago
- 农业知识图谱(AgriKG):农业领域的信息检索,命名实体识别,关系抽取,智能问答,辅助决策☆12Updated 6 years ago
- Reimplement CasRel model in PyTorch.使用PyTorch对吉林大学CasRel模型进行复现,并在百度关系抽取数据集上训练测试。☆192Updated 2 years ago
- ourvision 人工智能教育领域的知识图谱构建☆61Updated 3 years ago
- 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统☆30Updated 2 years ago