ningziwei / A-tool-to-build-knowledge-graphLinks
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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Sorting:
- 实体关系抽取pipline方式，使用了BiLSTM+CRF+BERT☆150Updated 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
- 使用bert进行关系三元组抽取。☆164Updated last year
- 中文信息抽取，包含实体抽取、关系抽取、事件抽取☆245Updated last year
- 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
- 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☆123Updated last year
- 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
- 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)☆133Updated 2 years ago
- 利用BERT+BILSTM/DGCNN+ATTENTION+CRF 解决中文NER任务☆35Updated 2 years ago
- 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☆121Updated 2 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
- 地学知识图谱知识服务平台：知识图谱管理、知识图谱可视化、知识问答、知识图谱推荐、领域知识图谱☆80Updated 2 years ago
- ourvision 人工智能教育领域的知识图谱构建☆60Updated 3 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）。☆308Updated 3 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆104Updated 3 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
- 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
- 一个基于Django,Neo4j与图谱问答技术的的中医药知识图谱与智能问答平台。（暂取名“泽兰抄”）☆90Updated last year
- 对neo4j导出的数据做d3前端可视化☆87Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- 基于人文领域知识图谱的实体查询，关系查询及智能问答系统☆13Updated 6 years ago
- 关系抽取 calrel pytorch☆41Updated 3 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
- 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统☆30Updated 2 years ago
- 基于neo4j肝病知识图谱的问答系统☆377Updated 6 years ago
- Chinese entity relation extraction☆20Updated last year
- 利用python语言借助于知识图谱搭建电影知识问答系统☆48Updated 3 years ago
- 基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据，并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体…☆125Updated last year
- 本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。☆310Updated 2 years ago
- 抽取中文三元组☆94Updated 2 years ago