版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/102805399近日,一直致力于知识图谱研究的 OwnThink 平台在 Github 上开源了史上最大规模 1.4 亿中文知识图谱,其中数据是以(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. 到目前为止,OwnThink 项目开放了对话机器人.

来源:专知 本文约 600007 董事⻓/董事 高燕 女 60 600007 执⾏董事 刘永政 男 50 600008 董事⻓/董事 ··· ··· ··· ··· ··· 注:建议表头最好用相应的英文表示. 获取股票行业和概念的信息 对于这部分信息,我们可以利⽤工具Tushare来获取,官网为http://tushare.org/ ,使用pip命令进行安装即可.下载完之后,在python里即可调用股票行业和概念信息. 参考链接: http://tushare.org/classifying.h

"计算机科学里两件最难的事:缓存失效和命名." Codelf通过搜索在线开源平台Github, Bitbucket, Google Code, Codeplex, Sourceforge, Fedora Project的项目源码,帮开发者从中找出已有的匹配关键字的变量名,从而帮助为变量名苦恼的开发者命名.这个搜索服务支持直接搜索中文. Codelf 由前网易前端工程师知名移动前端调试工具MIHTool的作者基于searchcode和有道词典开发完成.目前开源在Github上. Code

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web).在这个背景下,Google.百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Gr

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GitHub已经是全球开源代码的大本营了,通过以下统计你可以看到仅仅javascript在github就有超过32万个活动的repo.很多开发人员都会把自己的一部分代码分享到github上进行开源,一方面可以提高自己在编程领域的知名度,也可以吸引其他的开发人员帮助你一起改进,当然还可以认识更多的朋友,要不怎么说github其实是个交友网站呢. 但是github上免费的repo只能是公开的,对于一些我们不希望完全开源的项目,就没有办法免费分享了,当然你可以付费升级到专业版,这样就可以托管私有rep

1.最近下载的开源代码全是github来的,一直用eclipse开发,对于android studio来说是全新的 2.在eclipse导入一个工程那是so easy, import选择一下就可以. 3.到了android studio里面,import 那就费多了. 导入几次都跟死了一样,只看到进度条动,其实Android Studio是在下载文件Gradle 尝试: 全新建一个Hello工程,搞定,没有任何问题,编译成功 工程的目录就是上面所示 打开工程,发现有几个地方跟下载的github上

一个支持多种item类型的recycleView依赖注入库 1.通过注解的方式方便的把ViewHolder注入到recycleView中. 2.去除findViewByID等冗余操作. 3.去除编写adapter那些冗余逻辑,只需要编写proxy和holder即可快速的实现淘宝首页那样复杂的页面.https://github.com/s949492225/MultiStyle logger日志:https://github.com/orhanobut/logger 自定义弧形SeekBar ht

常见指令整理: (1)检查ssh密钥是否已经存在.GitBash. 查看是否已经有了ssh密钥:cd ~/.ssh.示例中说明已经存在密钥 (2)生成公钥和私钥 $ ssh-keygen -t rsa -C "haiyan.xu.vip@gmail.com"按3个回车,密码为空. Your identification has been saved in /home/tekkub/.ssh/id_rsa.Your public key has been saved in /home/t

简单说一下所谓Knowledge base(知识图谱)有两条路走,一条是对用户的问题进行语义理解,一般用Semantic Parsing(语义分析),语义分析有很多种,比如有用CCG.DCS,也有用机器翻译来做的.它得到了一个句子的逻辑表示,根据逻辑表示再到知识库里去查,查到这个结点是什么,关系是什么等,通过这种方式,自然而然就查到了. 还有一种办法就是最近几年流行的信息检索方法.比如,一个问题“where was Barack Obama born ?”这句话里出现的了一个实体——Obama,

GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练自定义数据 本指南说明了如何使用YOLOv5 训练自己的自定义数据集. 开始之前 copy此仓库,下载教程数据集,并安装requirements.txt依赖项,包括Python> = 3.7和PyTorch>

论文标题: Mining On Alzheimer's Diseases Related Knowledge Graph to Identity Potential AD-related Semantic Triples for Drug Repurposing 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2202.08712 论文期刊: BMC Bioinformatics 2022 9.(2022.2.17)BMC Bioinformatics-挖掘阿尔茨海默病相关KG来确定潜在

起因 也是 前几天 有 网友 在 群 里发了   知识图谱   相关的文章, 还有 有 网友 问起   NLog -> LogStash -> Elastic Search  的 问题, 所以, 像 Elastic Search 这样的, 应该算是一个 文本文件搜索引擎, 我觉得 我们 写一个 文本文件搜索引擎 也没什么问题 . 文本文件搜索引擎  是  粗粒度的 . 松散的   数据存储检索  系统 . 数据 可以存放在 任意 的 文件 里, 文件 的 大小 是 任意的(可以存放任意数量的数

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自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理

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