知识图谱在线构建工具

最新推荐文章于 2024-10-17 11:19:42 发布
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分类专栏： 知识图谱 文章标签： 知识图谱 KG knowledge Graph 图谱
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DeepSeek自动生成课程的知识图谱
meisongqing的博客
03-24 949
例如：“线性回归”与“监督学习”是“属于”关系，“梯度下降”与“线性回归”是“优化方法”关系。：如果课程有数据库或表格形式的内容（如课程大纲、知识点列表），可以直接使用。例如：在机器学习课程中，实体可能是“线性回归”、“神经网络”、“梯度下降”。例如：如果“A是B的子类”且“B是C的子类”，则推理出“A是C的子类”。例如：“线性回归”的属性可能包括“定义”、“公式”、“应用场景”。：收集课程的教材、PPT、讲义、视频字幕、作业、考试题等。：识别课程中的核心概念、术语、人物、地点、事件等。
知识图谱构建工具Protege
12-10
https://protege.stanford.edu/products.php#desktop-protege 官网不容易下载，这里提供一个，方便下载不了的同学。
知识图谱构建工具_自动构建知识图谱
weixin_39805732的博客
11-10 3804
由于谷歌提出了“知识图谱”的概念，因此，很多人开始关注“知识图谱”。但如何构建“知识图谱”，尤其是如何自动构建知识图谱，却鲜有详细介绍。而搜索问题，都是面对巨量的“知识”进行搜索，如果不能自动构建知识图谱，“知识图谱”搜索引擎也很难实现。 笔者通过一个“医药知识图谱搜索引擎”，“神机医药”APP，来浅谈如何自动构建知识图谱搜索引擎。 首先，所谓的“知识图谱”，是根据知识的关联性...
知识图谱构建工具使用方法
07-21
本体编辑器使用教程，知识库构建工具使用方法，快速入门
知识图谱构建工具_【图谱构建】图谱构建之知识抽取
weixin_40001275的博客
11-10 609
本文内容来自【AINLP与知识图谱】公众号，欢迎关注。图谱构建之知识抽取导语本文将简短介绍知识抽取中的一系列问题，包括知识抽取的场景以及数据来源、知识抽取的一些典型任务，例如实体识别、关系抽取、事件抽取等。PART 1 何为知识抽取？从何处抽取？知识抽取(Knowledge Extraction, KE)是从结构化(例如关系数据库、XML)和非结构化(例如文本、文档、图像)源中创建知识。产生的知识...
A Toolkit for Generating Code Knowledge Graphs生成代码知识图谱的工具
weixin_42427230的博客
12-21 3534
事实证明，知识图谱在多种支持语义搜索和自然语言理解的应用程序方面非常有用。本文提出GraphGen4Code，一种工具集构建代码的知识图谱，支持程序搜索，代码理解，bug检测和代码自动化等。GraphGen4Code获取图中代表类、函数和方法的关键节点的代码语义，边表示function使用情况(function调用数据流)和关于函数的文档(代码文档，使用文档或StackFlow之类的论坛的讨论)。我们的工具包使用RDF中的命名图为每个程序构建模型，或者可以将图作为JSON格式输出。 Introductio
知识图谱实用网站推荐
weixin_45639224的博客
05-05 2598
知识图谱实用网站推荐
基于Vue框架的知识图谱构建工具设计源码
10-05
随着技术的发展，对于知识图谱构建工具的需求日益增长，而如何实现快速、高效、易用的知识图谱构建，则成为了开发者们关注的焦点。在此背景下，基于Vue框架的知识图谱构建工具应运而生，该项目不仅为开发者提供了一...
农业领域知识图谱的构建.zip
03-15
构建知识图谱的过程通常包括数据抽取、知识融合、实体识别、关系抽取等多个步骤，涉及到自然语言处理、机器学习、数据库技术等多种技术手段。知识图谱的不断完善有助于实现从海量信息中挖掘深层次、有价值的知识，...
知识图谱构建与实战PPT
03-21
本资源名为"知识图谱构建与实战PPT"，主要涵盖了知识图谱的理论基础、构建过程以及实际应用。 一、知识图谱的基础概念 1.1 知识表示：知识图谱的核心是将非结构化的信息转化为结构化的知识表示，如RDF（Resource ...
Protege-5.6.4-win-知识图谱构建工具安装包
10-30
Protege-5.6.4-win-知识图谱构建工具安装包是一款适用于Windows操作系统的专业软件，旨在帮助用户构建知识图谱。知识图谱是一种以图形形式表达知识库的技术，广泛应用于人工智能领域，尤其在语义网、自然语言处理和...
Python-Zincbase一个知识图谱构建工具包
08-10
Zincbase 一个知识图谱构建工具包
知识图谱建模工具.zip
09-23
知识图谱建模工具：protege-5.2.0+graphviz-2.38，参考王昊奋知识图谱课程
知识图谱的众包构建
09-08
复旦大学知识图谱培训ppt6：知识图谱的众包构建（Knowledge Graph and Crowdsroucing）
平安医疗科技：医疗知识图谱的构建和应用
09-26
最后，通过图谱构建工具，如Neo4j、OWL等，将知识组织成图形结构。 医疗知识图谱的应用广泛且深远。在临床决策支持方面，医生可以借助知识图谱快速获取病患的疾病历史、过敏信息和治疗方案，辅助诊断和制定个性化...
探索Jay_KG：一款强大的知识图谱构建工具
gitblog_00026的博客
03-31 420
探索Jay_KG：一款强大的知识图谱构建工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个由张涛开发的开源项目，旨在简化和加速知识图谱的构建过程。这个项目采用Python编写，并利用了Elasticsearch作为存储后端，提供了一套灵活且高效的API接口，使得开发者可以轻松地进行知识图谱数据的增、删、查、改操作。 技术分析 Jay_KG的核心在于它的设计思路...
知识图谱构建工具_[AI]知识图谱的构建与应用
weixin_39547298的博客
11-22 953
如识图谱的构建与应用技术。构建知识图谱的本质是一个从数据采集，数据建模到数据存储的过程。(1)通过结构化数据库、爬虫等方式获取知识图谱原始数据；(2)对数据进行预处理。其中，文本数据往往需要借助自然语言处理技术；(3)提取数据中的实体和关系。其中，不同来源的知识需要进行知识融合；(4)构建三元组；(5)存储三元组信息。可以采用关系数据库和Neo4j等图数据库；(6)使用知识图谱。知识图谱在金融投资...
Neo4j LLM知识图谱构建器：从非结构化数据中提取知识图谱
Nifc666的博客
10-17 1415
Neo4j LLM知识图谱构建器是一款由Neo4j Labs开发的创新应用,旨在将非结构化数据转化为结构化的知识图谱。这个工具利用了大型语言模型(LLM)的强大能力,可以从各种非结构化数据源中提取实体、关系和属性,并将其存储在Neo4j图数据库中。多源数据处理: 支持处理PDF、文档、网页、YouTube视频转录等多种非结构化数据源。灵活的LLM选择: 可以选择OpenAI、Gemini、Llama3等多种大型语言模型来进行实体和关系提取。自定义schema: 用户可以提供自定义的图谱schema,或使用现
知识图谱自动构建工具有哪些
weixin_42592399的博客
02-11 5710
知识图谱的自动构建工具有很多，常见的包括: Neo4j: 基于图数据库的知识图谱构建工具 Protégé: 开源的知识图谱开发平台 Google Knowledge Graph: Google搜索引擎的知识图谱构建工具 TopBraid Composer: 基于Semantic Web技术的知识图谱构建工具 AllegroGraph: 高性能图数据库，可用于构建知识图谱 这仅仅是其中一部分工...
知识图谱构建工具
最新发布
03-26
<think>嗯，用户现在想寻找构建知识图谱的工具，需要推荐一些。首先，我需要回顾一下知识图谱的基本构建流程，这样才能对应到每个阶段可能需要用到的工具。根据引用内容，构建流程包括模式设计、知识获取与整合、图谱构建与存储等步骤。所以工具可能涉及本体设计、数据抽取、融合、存储等不同方面。 用户提到的引用里，引用[3]提到知识加工需要本体构建、知识推理和质量评估。所以本体构建工具应该是一个重点，比如Protege，这是一个常用的本体编辑工具，适合模式设计阶段。然后，数据抽取可能需要用到NLP工具，比如spaCy或StanfordNLP，这些能帮助从文本中提取实体和关系。 接下来是知识存储，图数据库比较关键。Neo4j和Amazon Neptune都是常用的，特别是Neo4j，社区版免费，适合初学者。还有JanusGraph，适合处理大规模数据，但可能需要更多配置。 用户可能还需要考虑开源工具和商业工具的选择。例如，Apache Jena适合处理RDF数据，而商业工具如IBM Watson可能有更全面的服务，但成本较高。另外，是否需要有可视化功能，比如Gephi或Linkurious，这些能帮助用户更直观地查看图谱结构。 还要考虑用户的具体需求，比如是学术研究还是企业应用，数据规模大小，是否需要支持多数据源整合等。例如，OpenRefine适合数据清洗和转换，可能在数据准备阶段有用。如果用户需要处理多源数据，融合工具如Dedupe或LIMES可能有必要推荐。 另外，引用[2]里提到构建流程中的模式设计和图数据库初始化，所以可能需要推荐模式设计工具和具体的图数据库初始化步骤的工具。例如，Protege用于本体设计，Neo4j的Cypher语言用于创建实体和关系。 用户可能不了解各个工具的具体适用场景，所以需要分门别类，按构建阶段推荐，并说明每个工具的特点和适用场景。比如，分成本体设计、数据抽取、存储、可视化等类别，每个类别下列举几个主要工具，并简要说明优缺点。 还需要注意工具的学习曲线和社区支持。例如，Protege虽然功能强大，但可能需要一定的学习时间；而Neo4j有较好的文档和社区，适合新手。商业工具如AllegroGraph则提供企业级支持，适合有预算的团队。 最后，可能需要提醒用户根据项目需求、技术背景和预算来选择合适的工具组合，而不仅仅是单一工具。例如，小规模项目可能用Protege+Neo4j+OpenRefine，而大规模可能需要更分布式的解决方案如JanusGraph加上Spark NLP处理数据。</think>### 知识图谱构建工具推荐 知识图谱构建涉及模式设计、数据抽取、知识融合、存储与应用等多个环节。以下是针对不同阶段的核心工具推荐： #### 1. **本体设计与模式建模** - **Protege**：开源本体编辑工具，支持OWL/RDF格式，适合定义实体、关系、属性及约束规则[^3]。 - **WebVOWL**：基于Web的本体可视化工具，可通过图形界面直观展示本体结构。 #### 2. **数据抽取与清洗** - **spaCy/StanfordNLP**：自然语言处理工具，用于实体识别、关系抽取等任务。 - **OpenRefine**：数据清洗工具，支持多数据源整合与格式标准化[^2]。 - **Scrapy/Apache Nutch**：网络爬虫框架，适用于结构化或半结构化数据抓取。 #### 3. **知识融合与推理** - **LIMES/Dedupe**：实体对齐工具，解决数据异构导致的重复或冲突问题[^3]。 - **Apache Jena**：支持RDF数据处理与SPARQL查询，内置规则推理引擎。 #### 4. **图谱存储与查询** - **Neo4j**：图数据库，适用于中小规模知识图谱，支持Cypher查询语言。 - **Amazon Neptune**：云原生图数据库，支持Gremlin和SPARQL，适合企业级应用。 - **JanusGraph**：分布式图数据库，可扩展性强，适合大规模数据存储[^2]。 #### 5. **可视化与应用开发** - **Gephi/Linkurious**：图谱可视化工具，支持交互式探索与分析。 - **Grakn**：一体化知识图谱平台，集存储、推理、查询于一体，适合快速开发[^1]。 #### 6. **商业工具（企业级）** - **IBM Watson Knowledge Studio**：提供端到端的知识图谱构建服务，支持自动化标注与模型训练。 - **AllegroGraph**：高性能图数据库，支持语义推理与复杂查询。 --- ### 工具选择建议 - **入门/学术研究**：Protege + Neo4j + spaCy（低成本、易上手）。 - **企业级应用**：Amazon Neptune + LIMES + IBM Watson（高扩展性、强技术支持）。 - **多源数据整合**：OpenRefine + Apache Jena + JanusGraph（强调数据清洗与分布式存储）。 ---
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