304 datasetov nájdených

136081条中文简称知识三元组，涉及高校、商品名称、公司简称等多个领域，来自公开网络文本简称抽取、人工整理等多个渠道，可用于简称抽取评测、实体链接、搜索查询扩展、句子改写等多个场景。格式为：中国经理管理大学,简称,中经大。

新冠百科(包括病毒、细菌、流行病、传染病等)。一个领域百科KG,这是基础；从各大百科出发，也会涵盖之前几次疫情涉及到的知识点。 图谱以病毒，细菌为主体，扩展了治疗，疾病相关内容，通过了这些概念的百科知识，形成新冠百科知识图谱。 潜在应用：面向新冠相关术语的语义检索、智能问答，并可用于新冠相关文档的智能搜索和推荐。...

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。

开放医疗与健康联盟（Open Medical and Healthcare Alliance，OMAHA）构建的医学知识图谱样例数据，目前已包括药品适应证和临床路径知识图谱。 完整数据包访问入口链接

《知识图谱 方法、时间与应用》书籍资源汇总

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]，...

开源了《大词林》中的75万的核心实体，和该核心实体对应的细粒度概念词（共1.8万概念词，300万实体-...

这个是此次新冠图谱的数据规范要求，此数据集后续将集中发布各个图谱的Schema文件供大家重用。

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...

BasketballKG 篮球知识图谱库文件构成： Neo4jData目录为篮球相关的知识图谱，以Neo4j知识图谱库的形式存储； knowledgeGraph目录为实现新闻自动生成时调用的知识图谱数据，以Python语言可调用的方式存储； 图谱数据...

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

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；...

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...

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/

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。