Github六个知识图谱实战项目推荐

七月在线实验室

共 1446字,需浏览 3分钟

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2021-01-18 20:30

【导读】刘焕勇,语言学硕士,目前就职于中国科学院软件研究所,主要从事信息抽取,知识图谱,情感分析, 社会计算等自然语言处理研发工作。他在Github维护了知识图谱项目,非常值得学习!


1. 知识图谱构建,自动问答,基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。


地址:

https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG


本项目立足医药领域,以垂直型医药网站为数据来源,以疾病为核心,构建起一个包含7类规模为4.4万的知识实体,11类规模约30万实体关系的知识图谱。本项目将包括以下两部分的内容:


1. 基于垂直网站数据的医药知识图谱构建

2. 基于医药知识图谱的自动问答



2. 本项目提出了中文复合事件的概念与显式模式,包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取,并形成事理图谱。


地址:

https://github.com/liuhuanyong/ComplexEventExtraction



3. 罪名法务智能项目,内容包括856项罪名知识图谱, 基于280万罪名训练库的罪名预测,基于20W法务问答对的13类问题分类与法律资讯问答功能.


地址:

https://github.com/liuhuanyong/CrimeKgAssitant


本项目将完成两个大方向的工作: 1, 以罪名为核心,收集相关数据,建成基本的罪名知识图谱,法务资讯对话知识库,案由量刑知识库. 2, 分别基于步骤1的结果,完成以下四个方面的工作。


  1. 基于案由量刑知识库的罪名预测模型

  2. 基于法务咨询对话知识库的法务问题类型分类

  3. 基于法务咨询对话知识库的法务问题自动问答服务

  4. 基于罪行知识图谱的知识查询



4. 中文人物关系知识图谱项目,内容包括中文人物关系图谱构建,基于知识库的数据回标,基于远程监督与bootstrapping方法的人物关系抽取,基于知识图谱的知识问答等应用。


地址:

https://github.com/liuhuanyong/PersonRelationKnowledgeGraph


5. 军事知识图谱。基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目,包括飞行器、太空装备等8大类,100余小类,共计5800项的军事武器知识库,该项目不使用图数据库进行存储,通过jieba进行问句解析,问句实体项识别,基于查询模板完成多类问题的查询,主要是提供一种工业界的问答思想。


地址:

https://github.com/liuhuanyong/QAonMilitaryKG



6. 京东知识图谱, 基于京东网站的1300种商品上下级概念,约10万商品品牌,约65万品牌销售关系,商品描述维度等知识库,基于该知识库可以支持商品属性库构建,商品销售问答,品牌物品生产等知识查询服务,也可用于情感分析等下游应用.


网址:

https://github.com/liuhuanyong/ProductKnowledgeGraph

本文部分素材来源于网络,如有侵权,联系删除。




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