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
知识存储
尝试使用了三元组数据库Apace Jena和原生图数据库Neo4j,并分别使用RDF结构化查询语言SPARQL和属性图查询语言Cypher,在知识图谱上进行查询。
知识抽取
基于之间构建的关系抽取数据集,利用deepke中提供的工具进行关系抽取实践,测试了包括PCNN、GCN、BERT等模型在我们构建数据集上的效果
知识计算
图计算:在Neo4j上对实体关系知识图谱进行了图挖掘,包括最短路径查询、权威结点发现、社区发现等
知识推理:在Apache Jena上对关系知识图谱进行了知识推理,补全了一部分的数据
知识应用
智能问答:基于REfO实现一个对于《海贼王》中人物的知识库问答系统(KBQA)。
可视化图片:通过D3对实体关系图片进行可视化,并整合了人物知识图谱中的信息,进行展示。
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