图谱 信件 市政 百姓

一、项目介绍  一款全源码，可二开，可基于云部署、私有部署的企业级知识库云平台，应用在需要进行常用文档整理、分类、 ......

随着ChatGPT的爆火出圈 人工智能再次迎来发展小高潮 那么作为此前搜索领域的主流技术 知识图谱前路又将如何呢？ 事实上，ChatGPT也并非“万能”，作为黑箱模型，ChatGPT很难验证生成的知识是否准确。并且ChatGPT是通过概率模型执行推理的，这也使得它在对知识精准性要求高的领域比较难真正 ......

采用单线程+多协程的方式爬取 import asyncio import json import re import aiofiles import requests from letter import Letter from bs4 import BeautifulSoup import os ......

我采用创建了Letter类用来储存信件，重写了LetterFilePipeline使得爬取保存的文件名为信件Id，采用了多线程爬取，最后保存到letters目录下 Letter package org.example.crawler_letter; import lombok.AllArgsCons ......

随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，而图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。 近日，国产企业级分布式图数据库——悦数图数据库正式发布了图+ AI 大模型解决方案，率先实现了基于自 ......

报告链接：http://tecdat.cn/?p=31419 随着大量企业的涌入，服务机器人产业化即将到来。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末40份服务机器人行业相关报告。 经过多年的发展，我国已经实现了完整的服务机器人产业生态系统。在常态化疫情防控、人口老龄化、技术进步和政策支持等多种因素 ......

​ 前言 Neo4j的数据库构建完成后，现在就是要实现医疗知识的解答功能了。因为是初版，这里的问题解答不会涉及深度学习，目前只是一个条件查询的过程。而这个过程包括对问题的关键词拆解分类，然后提取词语和类型去图数据库查询，最后就是根据查询结果和问题类型组装语言完成回答，那么以下就是完成这个过程的全部代 ......

前言 前面的文章已经介绍了 neo4j 服务的本地安装，以及数据的增删改查操作方法。那么这里就要进入 python 项目，来完成医疗知识的构建，问答机器人的代码实现。但篇幅较长，本文就主要介绍知识图谱的构建吧。 环境 Anaconda3 Python3.8 Py2neo (新版) 数据来源 (结构) ......

前言 说到问答机器人，就不得不说一下 ChatGPT 啦。一个预训练的大预言模型，只要是人类范畴内的知识，似乎他回答得都井井有条，从写文章到写代码，再到解决零散琐碎的问题，不光震撼到我们普通人，就百度和阿里也因此紧追其后分别推出了文心一言和通义千问。 所以好像我们也可以通过 GPT，并训练特定的数据 ......

# 基于罪名法务智能知识图谱（含码源）：基于280万罪名预测、20W法务问答与法律资讯问答功能 * 项目功能 目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案. ......

# 从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统：其中7类实体，约3.7万实体，21万实体关系。 * 项目效果 以下两张图是系统实际运行效果： ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/1bd7dcb1899f45889394b6d66dda ......

5G+智慧路灯杆在智慧市政建设方面具有广泛的应用场景，可以提供包括智能交通管理、环境监测、公共安全管理、智慧公共服务等功能，打造智慧城市。 ......

本月报告聚焦于图数据库，一起从诞生背景、发展阶段与趋势更深层次了解其产品特性与、应用场景与优势特点！ ......

# 基于因果关系知识库的因果事件图谱构建 # 1.项目介绍 现实社会是个逻辑社会，大量的逻辑即逻辑经验存在于我们的脑海中，而这些逻辑经验是无法穷举出来的，靠大量人工的总结，显然不切实际。然而，幸好人类将这种逻辑用文字表达出来了，这为我们利用自然语言处理技术实现这种因果逻辑的抽取提供了可能性。不过，受 ......

从零开始搭建医药领域知识图谱实现智能问答与分析服务（含码源）：含Neo4j基于垂直网站数据的医药知识图谱构建、医药知识图谱的自动问答等 ......

金融领域：产业链知识图谱包括上市公司、行业和产品共3类实体，构建并形成了一个节点10w+，关系边16w的十万级别产业链图谱 ......

LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？ ......

# 基于50W携程出行攻略构建事件图谱（含码源）：交通工具子图谱、订酒店吃饭事件图谱等 * 项目构成 * 本项目由两个部分的组成,具体包括语料的获取以及基于语料的事件挖掘两个部分,具体项目目录包括: * news_spider:基于scrapy的游记采集脚本 * event_graph:基于依存句法 ......

墨天轮正式推出Oracle知识图谱，4位专家通过精心整理、归类，共收录含原理知识、安装部署、升级、巡检等11个一级目录的315篇干货内容，强烈推荐大家码住。 ......

# 学科知识图谱学习平台项目 ：技术栈Java、Neo4j、MySQL等超详细教学 # 0.效果展示 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/6375eba65cef4a4399077e5177b22137ab44c70350254db5 ......

通过一些实践发现，ChatGPT 的确可以根据海量文本数据自动生成实体、属性和关系三元组等知识元素，从而快速构建大规模的知识图谱。 ......

# 领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能并构建了医生服务指标评价体系。疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文 ......

# 基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/10753d1f9b45447baf1f4534bf84de05285019341c9c4b ......

当前，全球数字经济加速发展，数据正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。**数据库作为存储与处理数据的关键技术，在数字经济浪潮下，不断涌现新技术、新业态、新模式。** 7月4-5日，**由中国通信标准化协会和中国信息通信研究院主办**，大数据技术标准推进委员会承办，I ......

从零开始构建一个电影知识图谱，实现KBQA智能问答[上篇]：本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学 ......

从零开始的知识图谱生活，构建一个百科知识图谱，完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA ......

# 领域知识图谱-中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA) **效果展示：** ![](https://ai-stud ......

手把手教学小型金融知识图谱构建：量化分析、图数据库neo4j、图算法、关系预测、命名实体识别、Cypher Cheetsheet详细教学等 ......

# 手把手教学构建农业知识图谱：农业领域的信息检索+智能问答，命名实体识别，关系抽取，实体关系查询 # 1.项目介绍： 效果展示： ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/4d71a147761d42d88118cb64dbf9f1886 ......

# 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统（含码源）：命名实体识别、关系识别、LTP简单教学 文件树: 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹是HTML的页面 |-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索人物关系页面 |-all_rel ......