本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 【1】数据采集 本次项目主要采集构建了两个知识图谱和一个关系抽取数据集 人物知识图谱：主要包含各个人物的信息 关系抽取数据集：标注出自然语言中存在的实体以及他们之间的关系 实体关系知识图谱：构建《海贼王》中各个实体之间关系的知识图谱 【2】知识存储...

论文Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation 数据，基于pytorch实现模型

本项目构建了近年来热门动漫的相关信息的知识图谱 1.动漫信息爬取自百度百科、豆瓣。爬取的信息包括动漫的中文名、角色设计、类型、主要配音、导演、动画监督、首播电视台等信息并进行清洗。 2.基于D3可视化工具进行可视化，并提供搜索功能。用户可以在搜索框中输入想查询的动漫，网页会给出该动漫的相关信息，并隐藏额外的其他信息。

我们通过爬取basketball-reference.com上的play-by-play数据，集成了2018-2019赛季的NBA所有比赛数据，存储在数百个json文件中，包含了每一场比赛中的每一个事件。每个事件是一个(事件名称,球员名称,事件结果,该事件与其他球员的关系)的四元组。事件按照发生的先后顺序排列。...

本项目计划构建小说《冰与火之歌》（A song of ice and...

我们爬取了豆瓣电影短评和电影的信息，使用ALBERT抽取评论和电影介绍中的实体，并且利用PXIELCNN抽取实体关系，并且利用抽取的特征和电影、短评的文本特征，建立模型进行电影和短评的相关度、短评质量判别。我们所有的代码开源在：https://github.com/yongruihuang/Homework-zju-cs/tree/master/KG

我们爬取了港股、a股、美股的相关数据，搭建了一个知识图谱，基于REfO实现了一个简单的KBQA并且做了一些图相关分析。代码可参考https://paste.ubuntu.com/p/JkrRV4zv2H/

1.利用Jieba分词对刘慈欣代表作《三体》进行人物实体抽取，在百度百科的知识链接上通过“https://baike.baidu.com/item/”+词条名 进行人物关系描述爬取，使用深度学习的方法，抽取实体之间的关系，所使用的工具包为kashgari； 2.基于cnSchema的核心classes与properties进行扩展；...

从豆瓣电影获取的国产电视剧和相关人员（演员、导演、编剧）的数据和关系。包含1783条电视剧信息和5288条人员信息。 包含电视剧、人员、电视剧类型三种实体，以及三种实体间的相互关系（电视剧属于类型、人员参与电视剧、人员相互合作）。 提供实体信息csv文件、关系csv文件，以及Neo4j图数据库文件。

我们构造的网易云音乐图谱中包含歌曲（music）、演唱者（artist）、专辑（alnum）、歌单（playlist）四类实体和相应的属性（name、lyric等），以及歌曲之间的相似关系（similarTo）、演唱者与歌曲的演唱和被演唱关系（sungBy）、专辑与歌曲之间的包含和被包含关系（containedInAlbum）、歌单与歌曲之间的包含和被...

对sherlock holmes 中文版的小说进行实体识别以及关系抽取，提取出人物、时间、地点以及人物之间、人物地点对应时间的三元组

简介：企业投融资事件知识图谱旨在反映企业之间的投融资关系，有助于帮助投资者理清企业脉络，更好地进行投资决策。其中主要包含企业的基础信息和企业之间的投资事件信息。

该图谱包含了动漫《海贼王》中965个人物属性包括名字、别名、所属组织，以及人物之间的关系，包括亲属关系、敌对联盟关系、上司下属关系等。 语言：English 类别：娱乐、动漫 数据来源：https://onepiece.fandom.com/wiki/One_Piece_Wiki 另外包含QA系统，支持对该数据集的查询。

《知识图谱 方法、时间与应用》书籍资源汇总

英雄联盟人物关系知识图谱