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TTG-Math：面向数学推理领域的知识图谱
TTG-Math（Template-Theorems Graph for Math）是一套面向数学推理的“模板—定理”图谱/知识库：它借鉴人类解题的联想机制，将具体数学题抽象为可复用的问题模板与分步的解法模板，并把每一步所需的关键定理/规则与模板建立显式链接，从而在遇到新题时能先做“问题蒸馏”得到模板表征，再在图中检索最相关的模板与定理作为上下文输入给... -
MolSafeKG：面向化学领域的知识图谱
MolSafeKG 汇总了三种主要类型的信息：分子实体、结构特征以及安全性标注。分子实体的集合包含了从权威来源中精选出的 83,925 种独特的化合物。对于结构特征，我们编码了丰富的化学子结构信息，包括来自元素周期表的 117 种化学元素、149 种分类为 13 类的官能团以及从 ChEMBL 数据库中提取的 434... -
PorousKG：面向多孔材料领域的知识图谱
PorousKG 数据集主要面向多孔材料领域的知识抽取与知识图谱构建，核心语料来源于 32,000 余篇多孔材料相关的全文学术文献，并融合 剑桥结构数据库（CSD） 中的金属—有机框架（MOF）结构数据，以及 量子计算优化的 QMOF 数据库等权威结构化资源，形成“文献证据 + 结构数据 +... -
AAKG：面向蛋白质工程的氨基酸知识图谱
AAKG（Amino Acid Knowledge Graph）是面向蛋白质工程的氨基酸知识图谱，基于 AAontology 汇聚并结构化刻画 20 种天然氨基酸的多维理化属性与内在关联：在图谱中同时建模氨基酸实体与属性实体（如极性、体积等），并通过 rdftype... -
ProteinKG65：多模态蛋白知识图谱
ProteinKG65 是一个多模态蛋白知识图谱数据集，将蛋白实体与 GO 术语实体对齐到对应的蛋白序列与文本描述。数据规模约 61.4 万实体、562 万三元组，以 Protein–GO 注释关系为主，并包含 GO–GO 关系，覆盖 GO 的三大分支（MF/CC/BP）。为缓解长尾分布，数据将部分高频关系细化扩展至 65 类，并提供... -
ElementKG：化学元素知识图谱
ElementKG 数据集面向材料与化学领域的元素知识建模与推理需求，系统化汇聚了元素的结构化先验知识，包括元素的基础属性（如原子序数、原子量、价态/电负性等）、周期表层级关系（族/周期/类别等）以及元素间可解释的关联与约束关系。数据以可计算的知识图谱形式组织，支持元素表示学习、组成/性质预测、材料设计与分子生成等任务中的知识增强... -
开放的数字商业知识图谱(阿里巴巴)
开放促进互联，连接创造价值，开放知识图谱是激活数据要素潜力的有力技术手段。数据的价值是在经济活动的信息交互过程中产生的——数据流通越开放，催生的应用场景越丰富；数据连接越充分，其价值也会得到不断放大和提升。... -
网易云音乐知识图谱和音乐推荐系统
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）、... -
清华大学-科技知识图谱
SciKG是一个以科研为中心的大规模知识图谱，目前包含计算机科学领域，由概念、专家和论文组成。其中，科技概念及其关系是从ACM计算分类系统中提取出来的，并辅以每个概念的定义（大多数来自维基百科）。... -
SentiBridge: 实体/属性-情感词表
实体/属性-情感词对定义：实体/属性—情感词 例如：“长城 宏伟”、“性价比 高”、“价格 高” 详细信息请阅读 readme.txt -
公文知识图谱 (Official Document Knowledge Graph)
Copyright 2023 by Nanjing University of Posts and Telecommunications. Time: 2/6/2023 Authors: Wenbo Zhou & Weizhuo Li & Bianyu Yang Mail: b20090724@njupt.edu.cn &... -
浙江大学—大规模细粒度中文概念图谱OpenConcepts
OpenConcepts 介绍 OpenConcepts (http://openconcepts.openkg.cn/)... -
中文百科知识图谱Zhishi.me-提供Dump
这是中文百科知识图谱zhishi.me的dump,分为turtle格式和json-ld格式两个版本 -
MOOPer数据集
本数据集由CCKS2021论文“MOOPer：A Large-scale Dataset of Practice-oriented Online Learning” 发布。本文档对数据集内数据字段含义进行详细介绍，其他信息可参考原文获取。 点击此处下载MOOPer数据集 什么是MOOPer？... -
用 NetworkX + Gephi + Nebula Graph 分析<权力的游戏>人物关系
本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph，并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。 -
学迹:大规模实时(事件逻辑与概念)事理知识库
实时事理逻辑知识库终身学习和事件为核心的知识库搜索项目。包括事件概念抽取、事件因果逻辑抽取、事件数据关联推荐与推理。截至目前，我们已经积累事件概念描述三元组500余万，因果事件三元组两千余万，概念上下位三元组一百余万。“学迹”为三元组提供了一个搜索入口，围绕事件，提供事件的前序原因、后续结果，事件的关联概念，事件关联产业链的搜索。 -
大规模1.4亿中文知识图谱开源下载
知识图谱可视化：https://www.ownthink.com 本次ownthink开源了史上最大规模的中文知识图谱，数据是以（实体、属性、值），（实体、关系、实体）混合的形式组织，数据格式采用csv格式。 使用方式见GitHub： https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData 下载方式：... -
全行业因果事理图谱（前因后果）检索知识库
为了给分析师以及其他行业人员提供领域和常识性的事件推理历史经验库，我们推出了商品金融事理图谱。我们经过事件标准化、事件对齐、事件融合等处理后，最终形成了具有动态更新能力的千万级多行业领域事理图谱。该平台以可视化的方式，对输入的特定事件的原因和结果进行展示，并对社会开放使用。 -
87万通用领域实体概念描述三元组
87万实体概念描述知识库，基于开放文本挖掘而成，格式为[实体/概念，描述体，置信度]，... -
《海贼王》知识图谱
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 尝试使用了三元组数据库Apace...