ConceptNet是一个语义网络，其中包含了大量计算机应该了解的关于这个世界的信息，这些信息有助于计算机做更好的搜索、回答问题以及理解人类的意图。它由一些代表概念的结点构成，这些概念以自然语言的单词或者短语形式表达，并且其中标示了这些概念的关系。ConceptNet5是一个开源项目，其使用GPLv3协议进行开源   标签：Con

Superscr ipt 是一个类似人类的对话系统和聊天机器人。它使一个表达式脚本制作对话并使用wordnet和信息功能文本进行拓展，使用 ConceptNet 用于信息的提取。 标签：Superscr ipt

概念网 概述 ConceptNet旨在使计算机能够访问常识知识，这是普通人知道但通常不加说明的信息。 ConceptNet是一个语义网络，代表计算机应该了解的有关世界的事物，特别是为了理解人们编写的文本。 它的“概念”使用多种自然语言的单词和短语表示-与类似的项目不同，它不仅限于英语等单一语言。 它在这些概念之间表达了超过1300万个链接，并根据知识共享许可提供了整个数据集。 目前，ConceptNet的许多发展都涉及将其用作机器学习有关文本语义的输入。 它的多语言表示使其特别富有表现力，因

昵称生成器 该项目是针对我的高级自然语言处理课程的，在该课程中，我回答了以下研究问题：“在与代理进行交互时，是否倾向于使用某种昵称来解决？” 细节 代理程序的接口是使用Eel库（用于python）使用HTML，CSS和Javascr ipt设计的。 该程序生成两种昵称：与用户名押韵的昵称，以及与用户兴趣相关的昵称（个人昵称）。 功能性 对于押韵昵称，发音库用于查找用户名的发音，在WordNet中找到具有相似发音的单词，并在SentiWordNet中找到情感，以确保单词没有侮辱性或否定性。 此方法

知道GQA 使用SQuAD2.0的问答模型。 （斯坦福大学CS224N默认项目）入门代码来自 斯坦福大学CS224N课程网站： ://web.stanford.edu/class/cs224n/ 2019年冬季课程视频： : list 1.引言 在这项工作中，我们提出了KnowGQA，以使用GCN和知识注意力将额外的知识图信息集成到问答系统中。 我们从ConceptNet [1]检索每个单词实体及其相关边的知识图数据，并为每个上下文建立知识子图，并使用GCN生成知识表示。 然后，使