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机构: OpenKG

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  • 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...
  • 坦克世界(World of tanks)-坦克关系类别知识图谱

    简介 根据坦克世界官方网站提供的API使用手册,编写了坦克属性爬取脚本,获得共679辆坦克的信息,其中坦克歼击车(Tank Destroyor)128辆、重型坦克(Heavy Tank)148辆、轻型坦克(Light Tank)147辆、中型坦克(Medium Tank)204辆、自行火炮(Self-Propelled Gun)52辆。 属性...
  • 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。
  • 医疗问答知识图谱

    本项目构建了基于neo4j数据库管理系统的大规模医疗知识图谱,并且提供了图形界面供用户进行问答对话
  • 面向试验鉴定的命名实体识别任务

    本次评测任务依托Biendata平台展开,将采取刷榜的方式,验证集发布后,允许参赛队伍每天至多向平台提交一次结果,格式与任务描述中的示例输出相同,取四个预定义类各自F1值的算数平均值,作为排名依据,排名每小时更新一次。参赛队伍可在测试集发布之前随时上传验证集的计算结果,平台管理系统会及时更新各队伍的最新排名情况,验证集榜不计入比赛最终成绩。...
  • Academic

    关于论文信息与内容的知识图谱
  • 军事主题分类表(中英文)

    该数据集没有简介

  • 家电控制语义知识图谱

    智能家居环境下,各类家电控制语义知识图谱
  • 《知识图谱》书籍资源汇总 热门

    《知识图谱 方法、时间与应用》书籍资源汇总
  • 《海贼王》知识图谱 热门

    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...
  • 英雄联盟物品装备知识图谱

    关于英雄联盟游戏中物品装备的知识图谱 包括下列内容: 装备的名称、价格、出售价格等基本属性 装备合成线路图 装备的主动属性、唯一属性、’光环属性等 装备的适用地图等
  • 基于cnSchema的《三体》人物关系知识图谱 热门

    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;...
  • 2020年中国排名前一百大学知识图谱

    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。...
  • 医疗人工智能知识图谱

    项目介绍 本项目计划构建一个科研领域知识图谱,提供深度学习在医学影像分析中的应用的相关信息,爬取的信息包括谷歌学术等。然后基于D3可视化工具进行可视化,并提供基础问答功能。 数据 数据爬取 我们采用文献爬取的方式制作医学影像与深度学习的知识图谱。在文献来源方面,我们主要选取三种期刊作为来源,它们分别是IEEE Transactions on...
  • MEIRec-Pytorch

    论文Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation 数据,基于pytorch实现模型
  • 动漫基本信息知识图谱

    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。
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