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  1. 基于知识图谱的问答系统关键技术研究

  2. 复旦大学博士论文,系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-11-28
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:hzylmf
  1. 基于知识图谱的自动问答系统

  2. 基于知识图谱的自动问答系统,有代码,和说明文档,大家可以看看.很很好的知识图谱的入门案例代码
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-05
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:fbsxghvudk
  1. 基于电影的知识图谱的问答系统

  2. 本代码文件.是自己亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用java格式,有需要的小伙伴可以下载,做知识图谱一般用java比较好,python有些不足.可以给好评,谢谢
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-11
    • 文件大小:77kb
    • 提供者:fbsxghvudk
  1. 基于知识图谱的问答系统

  2. 细致介绍了一种基于知识图谱的问答系统,构建了一个推理模型,在建模问题回答过程中是十分有效的。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-09
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qq_35751500
  1. Python-基于知识图谱的问答系统BERT做命名实体识别和句子相似度分为online和outline模式

  2. 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式
  3. 所属分类:其它

  1. Python-该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统

  2. 从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小),并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于知识图谱的问答系统关键技术研究

  2. 复旦大学博士论文,系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术 复旦大学博士论文,系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-01-28
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:funing8258
  1. 基于知识图谱的问答系统 -- SpringBoot整合Neo4j开发问答系统

  2. 基于知识图谱的问答系统 -- SpringBoot整合Neo4j开发问答系统 PS:资源的下载积分会随下载次数自动增加越来越多,如果您积分不够的话可以私信我重置下载分数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-09
    • 文件大小:97mb
    • 提供者:hhr603894090
  1. 基于知识图谱的问答系统综述

  2. Question Answering over Knowledge Bases-基于知识图谱的问答系统综述
  3. 所属分类:深度学习

  1. 基于知识图谱的问答系统

  2. 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:bruce__ray
  1. 基于知识图谱的问答系统

  2. 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为online和outline模式
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:bruce__ray
  1. KBQA-BERT:基于知识图谱的QA系统,BERT模型-源码

  2. KBQA-BERT 基于知识图谱的QA系统,BERT模型需要下载BERT预训练模型(中文)chinese_L-12_H-768_A-12 解压缩后放在./ModelParams文件夹里面(注意整个chinese_L-12_H-768_A-12文件夹放进去) 另外需要在根目录建立输出文件夹存放训练的模型参数文件分为输出/ NER(命名实体识别)文件夹和输出/ SIM(相似度)文件夹 1.run_ner.sh训练(命名实体识别) 2.terminal_ner.sh(命名实体识别测试) 3.arg
  3. 所属分类:其它

  1. KBQA-BERT-CRF:基于知识图谱的问答系统-源码

  2. KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度 介绍 本项目主要由两个重要的点组成,一是基于BERT的命名实体识别,二是基于BERT的句子相似度计算,本项目将这两个模块进行融合,构建基于BERT的KBQA问答系统。详细介绍,请看我的博客: : 环境配置 Python版本为3.6 pytorch版本为1.1.0 windows10 数据在Data中,更多的数据在[**NLPCC2016**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:weixin_42168341
  1. A-Simple-KBQA:一个简单的基于知识图谱的问答系统-源码

  2. 一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集:数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型:利用Transformer模型进行实体识别(以后会变更为bert) 事实识别:自己构造了几十条数据,利用逻辑回归进行预测 关系类型:包含'主演','作者','歌手','出生日期','导演','出生地','出版社','成立日期','连载网站','国籍','毕业院校”,“民族”,“所属专辑”,“目”,“作曲”等15中关系类型 实体类型:包含'影视作品','书籍','歌曲','人
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:130kb
    • 提供者:weixin_42122986
  1. simple_movie_qa_with_KG:使用python实现一个简单的基于知识图谱的电影问答系统-源码

  2. simple_movie_qa_with_KG 使用python实现一个简单的基于知识图谱的电影问答系统相关构建过程见博客: ://blog.csdn.net/xyz1584172808/article/details/89319129 更新日志 2020-1-29 (1)遇到webpy库的安装问题请看博文里的更新,运行前记得改数据库连接密码,开启数据库; (2)部署过程中遇到的问题可以直接在issue中提,方便后面遇到相同问题的同学; (3)拿来做毕设的同学,可以多动手实践实践,慢慢来
  3. 所属分类:其它

  1. KBQA-BERT:基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为在线和大纲模式-源码

  2. KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度,分为在线和大纲模式 介绍 本项目主要由两个重要的点组成,一是基于BERT的命名实体识别,二是基于BERT的句子相似度计算,本项目将这两个模块进行融合,并基于BERT的KBQA问答系统,在命名实体识别上分为在线预测和轮廓预测;在句子相似度上,也分为在线预测和轮廓预测,2个模块互不干扰,做到了高内聚低掺杂的效果,最后的kbqa相当于融合这2个模块进行概述,具体介绍请见! -------------------------
  3. 所属分类:其它

  1. Agriculture-KBQA:基于知识图谱的农业智能问答系统,正在持续完善-源码

  2. 农业-KBQA 项目介绍: 该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统,从0到1的去搭建一个以农场品为中心的知识图谱,面向的用户群体是:农民和普通民众。 项目目的: 对农民而言让他了解某些农场品的种植方式,基本属性,种植成本,经济效益等等。 对普通群众而言让他了解这些农产品的作用(健康方面),以及各种植物之间的关系推动科普的作用。 项目结果展示: 操作说明 图谱展示 对话展示部分 项目结构: . ├── hudongbaike // scrapy爬虫项目路径 │   └── hudongb
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:12mb
    • 提供者:weixin_42133452
  1. QASystemOnHepatopathyKG:基于neo4j肝病知识图谱的问答系统-源码

  2. 肝病质量保证体系 基于neo4j知识图谱和规则匹配的肝病问答系统项目介绍详见:基于医疗知识图谱的问答系统源码详解和基于医疗知识图谱的问答实践中遇到的问题
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:15mb
    • 提供者:weixin_42150341
  1. KGQA_SG:基于知识图谱的《三国演义》人物关系可视化及问答系统-源码

  2. 这个项目的代码基于这个红楼梦项目的 。现在只实现了all_relation.html 所有人物关系页面的部分,代码也比较乱,之后我会慢慢整理这个项目的,试图创建一个知识图谱来教程方便大家学习。 <!--|-index.html 欢迎界面 --> <!--|-search.html 搜索人物关系页面--> <!--|-all_relation.html 所有人物关系页面--> <!--|-KGQA.html 人物关系问答页面--> <
  3. 所属分类:其它

  1. QASystemOnMedicalGraph该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统

  2. 该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-01-17
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:bruce__ray
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