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  • 企业知识图谱 热门

    企业知识图谱包括企业实体及其企业相关的实体描述,如财务、股票、合同、专利、信用、纳税等实体,可以为政府、监管机构、金融机构、企业和投资者提供服务。
  • 2020年中国排名前一百大学知识图谱 热门

    本项目是根据2020年校友会发布的中国前一百大学排行榜来获取中国百强大学的相关信息。提取的主要信息包括有大学的中文英文名称,大学的缩写,大学所属的类型,大学的主管部门和创办时间等等。...
  • NBA球员信息知识图谱

    本项目主要是通过爬取1990年到2019年的的球员赛季表现,进行适当的数据处理和分析,从而构建了关于NBA球员表现的知识图谱。
  • 哈利·波特人物关系知识图谱

    本项⽬构建了⼩说《哈利·波特》中的各种实体(包括⼈物、物品、组织、概念等)以及它们之间关 系(包括⼈物与组织概念之间的从属关系以及⼈物关系等)的知识图谱。
  • 宝可梦对战手册

    《宝可梦》(英文名POKEMON)最早是一款由Game Freak和Creatures株式会社开发的一款角色扮演游戏,由于其有趣的世界设定和丰富的对战系统大受欢迎,逐渐衍生出了宝可梦系列游戏、动画、漫画等诸多作品。...
  • 菜谱知识图谱

    项目设计并实现了菜谱领域的知识图谱,经过数据采集、清洗、存储构造知识图谱,并基于知识图谱实现了简单的可视化与问答系统。
  • 火影忍者人物关系图谱

    《火影忍者》是日本漫画家岸本齐史的代表作,作品于1999年开始在《周刊少年JUMP》上连载,于2014年11月10日发售的JUMP第50号完结。作品设定在一个忍者的世界,故事通过主人公漩涡鸣人的视角,围绕鸣人的奋斗、成长,鸣人的伙伴们,以及这个忍者世界的各种争斗和阴谋展开。...
  • Bilibili知名up主知识图谱

    Bilibili,全称为哔哩哔哩弹幕网,亦称哔哩哔哩、bilibili弹幕网,或简称为B站,是一个以ACG相关內容起家的弹幕视频分享网站,其前身为视频分享网站Mikufans,该网站由网友“bishi”(徐逸)于2009年6月26日创建。Mikufans建站的初衷是为用户提供一个稳定的弹幕视频分享网站,网站于2010年1月24日改为现名。...
  • 中国主要城市信息知识图谱及其知识问答

    本图谱是基于对中国各个主要城市的地理位置接壤关系和城市属性构建的关联图谱,用户可以根据图谱对各个城市的关联关系和属性信息进行了解。我们通过使用neo4j构建图谱,并基于此实现了一个知识问答和搜索功能,并提供了可视化界面对图谱和信息进行查看。
  • 宝可梦数据集

    宝可梦游戏以及动画中的人物,地点以及宝可梦的数据集。其中部分利用网络爬虫构建,relation中的关系则使用中文bert进行抽取得到。
  • DiseaseKG:基于cnSchma常见疾病信息知识图谱

    本项目根据从权威医药网站上爬取的医疗数据,对数据进行处理,从而运用到中文开放知识图谱(OpenKG.cn)中,以便需要者直接使用。对获得的医疗数据进行整理,使其可直接用于知识图谱的搭建(Neo4j),文件处理成json格式。文件分为实体(实体基本信息与属性)和关系(不同实体间关系)两个类别。...
  • 数地搜搜:事理驱动的全网实时事件数据库分析引擎 热门

    数地搜搜,事理驱动下的全网实时事件数据库分析引擎,通过挖掘因果原子事件,以全网数千家网页新闻为数据源,经过事件去重、事件聚类、事件提取、事件实体链接等技术,形成以因果事件为核心的大规模实时事件数据库。通过结合数据、融合推理的方式,实现对特定事件的综合分析。
  • 10万中文人物关系图谱数据集

    近十万的人物关系数据,涉及人物71,243个,大类关系102个,小类关系266条。可以支撑包括知识问答、多跳推理、图谱可视化、未知关系推理、数据回标、特征增强、人物推荐、人物建模等多种应用尝试和科学研究工作。
  • 哈利·波特系列人物知识图谱

    哈利·波特的人物属性及关系信息知识图谱 我们利用爬虫在哈利·波特中文wiki网站爬取了所有人物的相关属性及人物间关系的信息,人物属性包括出生、职业、从属的组织等,并尝试利用深度抽取技术从书中抽取人物关系。我们将数据存储在neo4j数据库中,将人物、组织、学院等作为图谱中的节点,针对图数据做了相关的数据分析,并利用其支持了一些简单的知识问答操作。
  • 漫威宇宙知识图谱

    漫威宇宙知识图谱构建——简略项目报告 1 项目背景及内容 漫威宇宙是由漫威影业基于漫威漫画角色制作的一系列电影组成的架空世界和共同世界。本项目尝试为漫威宇宙中出现的主要角色,构建一个知识图谱,帮助我们更深入地了解漫威宇宙。项目内容包括数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用五大部分。 2 数据采集与处理...
  • 图书问答知识图谱

    图书知识图谱包括图书(books)、人(person)、出版社(press)三类实体,属性包括标题(title)、评分(rating)、作者(writer)、翻译者(translator)、出版信息(pub_info)、序列号(series)、标签(tags)、国籍(country)等,同时包含图书和人之间的被翻译关系(translateBy)、图书和...
  • 春秋战国知识图谱(人工构建) 热门

    春秋战国历史一直被广大历史爱好者津津乐道。本人出于爱好,构建了春秋战国知识图谱,包含该历史期间出现的人物、人物之间的复杂关系和喜闻乐见的历史事件信息,希望能够给广大历史爱好者带来知识的梳理。同时,知识图谱技术人员,也可以基于该知识图谱构建问答或者可视化分析工具,提供给历史爱好者进行分析与研究。 纯手工制作,图谱质量有保障
  • 创新投资领域知识图谱

    创新投资领域知识图谱,包括企业、投资机构、专利等实体类型及其关系,是实体和关系具有多类型和带属性特点,可用于对技术投资偏好进行基于知识图谱技术的挖掘,辅助进行投资决策。
  • 基金知识图谱

    该数据集没有简介

  • 论文知识图谱

    Semantic Scholar数据集的知识图谱,展示了论文、论文作者、论文类别之间的关系。
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