基于知识图谱的古诗词推荐（python+爬虫+mysql+neo4j）（二）

最新推荐文章于 2025-04-05 01:18:59 发布
最新推荐文章于 2025-04-05 01:18:59 发布
阅读量2.7k 收藏 40
点赞数 7
文章标签： 数据库 mysql 知识图谱 python neo4j
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.youkuaiyun.com/liujianfeng123a/article/details/115449968
版权

将数据导入MySQL中

先上两张neo4j效果图
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

为什么我不直接用neo4j存储呢？因为我一开始不会用neo4j。。。。
并且像这种可以用一张二维表表示的数据，用关系数据库存储很方便。
那为啥不用sql server呢？因为sql server 一直连不上。。。。
之前我们已经得到相应的古诗数据，详情见
基于知识图谱的古诗词推荐（python+爬虫+mysql+neo4j）（一）
打开数据表，手动添加第一列id，用来充当主键
在这里插入图片描述
确保自己电脑上已经安装了MySQL
之后再来安装navicat是一个相当于pycharm的平台
安装教程
创建数据库之后，在创建一张表，

最低0.47元/天 解锁文章
古诗词知识图谱（一）
haiziccc的专栏
01-14 4706
目标：开发一个古诗词智能问答应用，接入微信，可以在微信端利用文字或语音方式实现古诗词接龙。 设计知识图谱结构； 爬取古诗词写入Neo4j； 代码如下： from bs4 import BeautifulSoup import requests from urllib.request import urlopen,urlparse,urlsplit,Request import urll...
neo4j 知识图谱_古诗词知识图谱Demo
weixin_39688870的博客
11-11 1302
早前调研了知识图谱的基础概念和技术框架，最近这两个月倒腾了一个古诗词的图谱demo，仅以此文记录一下实验过程。从零开始做这个Demo，整个过程大致分为三大步骤：数据采集，数据存储以及图谱应用，全文将按这三步进行记录。一、数据采集既然是从零开始，那第一步就是要爬取数据。搜了几个诗词网站，对比网页排版结构和内容丰富程度，个人觉得古诗词网是个不错的选择，在这里感谢站长为经典文化传承作出的贡献。1. 网页...
基于知识图谱的古诗词问答系统（全网首份 + 包复现 + 实践篇）
多份源码，多份参考
04-05 1547
中国古典诗词具有独特的艺术表现形式，在人们的日常生活中架起了情感共鸣的桥梁、充当了教育和启蒙的工具，其中很多古诗词蕴含着民族正气和家国情怀，诠释了我们伟大的民族精神。古诗词在教育、艺术以及情感表达等多个方面有着举足轻重的作用，对于传承和弘扬中华优秀传统文化具有重要的意义。
基于知识图谱的古诗词推荐（python+爬虫+mysql+neo4j）（一）
liujianfeng123a的博客
04-05 4384
这里写自定义目录标题基于知识图谱的古诗词推荐数据准备功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 基于知识图谱的古诗词推荐 本人小白，这是个人最近大创项目的成果，整理一下发出来。第一次写文 数据准备 https://www.xu
领域应用 | 用知识图谱玩唐诗，“唐诗别苑”附庸端午节的别样风雅！
开放知识图谱
06-19 2288
本文转载自公众号：互联网教育国家工程实验室 。                                         端午节在每年的农历五月初五，又称端阳节、...
JAVA实现基于知识图谱的古诗词智能问答
06-08
JAVA实现基于知识图谱的古诗词智能问答 使用java+ssm+springboot+maven+react+mysql 1、前端接收问句，发送至后端（涉及CSS、ajax通信） 2、对问句进行分词，每个单词标注词性（涉及用户字典） 3、对问句进行抽象化，将单词用对应的词性替换，比如 “海尔的冰箱有哪些” 替换成 “ntc的n有哪些”（涉及HashMap） 5、对抽象化后的句子，生成词向量（涉及词汇表、HashMap） 6、匹配问题模板，比如 “ntc n 有哪些”（涉及问题模板、训练集） 7、抽象的问题模板还原成具体的问题，比如 “ntc n 有哪些”，替换其中的ntc->海尔、n->冰箱，最后是 “海尔 冰箱 有哪些” 8、确定问题模板后，根据对应的服务层逻辑，调用数据库连接层，去图数据库Neo4j中查找问题的答案 9、将返回结果进行处理，返回至前端输出
基于Python+neo4j的知识图谱古诗词问答系统.zip
09-19
基于Python+neo4j分知识图谱古诗词问答系统.zip基于Python+neo4j分知识图谱古诗词问答系统.zip基于Python+neo4j分知识图谱古诗词问答系统.zip基于Python+neo4j分知识图谱古诗词问答系统.zip基于Python+neo4j分知识...
基于python+html实现爬虫+neo4j+D3实现的苏州旅游知识图谱源码+数据.zip
05-15
基于python+html实现爬虫+neo4j+D3实现的苏州旅游知识图谱源码+数据.zip基于python+html实现爬虫+neo4j+D3实现的苏州旅游知识图谱源码+数据.zip基于python+html实现爬虫+neo4j+D3实现的苏州旅游知识图谱源码+数据....
基于neo4j中医药知识图谱问答系统+中医查询问诊系统和中药相关知识图谱+python+neo4j+完整数据+可用毕业设计完整代码
最新发布
05-07
基于中医药知识图谱的智能问答与用药系统的关键技术、系统架构、实现方法以及应用前景进行详细介绍。通过对该系统的研究和开发，我们期望能够为中医药的传承和发展注入新的活力，为公众提供更加便捷、智能的中医药...
基于知识图谱的古诗词问答系统（全网首份+包复现）
多份源码，多份参考
06-14 3058
在如今AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）时代，传统搜索引擎的弊端更加凸显，而基于知识图谱的问答系统KGQA（Knowledge Graph Question Answering，KGQA）的出现正好解决了上述信息检索面临的复杂问题。换言之，问答系统就是实现问句到答案直接映射的系统，与传统搜索引擎相比，问答系统极大地增强了用户获取知识的便捷性，节省了筛选信息的时间，还能准确地获得更符合需求的答案。基于知识图谱的问答系统。
基于知识图谱的古诗词问答系统（全网首份 + 包复现 + 理论篇）
多份源码，多份参考
06-15 3543
近年来，在大力倡导“文化自信”的时代背景下，“文以载道”，“以文化人”的理念渐渐走进了人们的视野，伴随着《经典咏流传》，《中国诗词大会》，《千秋诗颂》等优秀文化节目和动画的出现，在很大程度上掀起了一股国人对中国古典诗词的学习热潮。但在古诗词领域，线上学习方式仍旧以搜索引擎为主，无论是企业还是研究团队对于该领域的问答系统缺乏研究、缺乏应用，因此本文提出并实现了基于知识图谱的古诗词问答系统。
基于知识图谱的古诗词问答系统，数据库使用neo4j.zip
03-15
知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它以图形的方式组织和存储了大量实体（如人、地点、事件等）及其相互关系。在知识图谱中，实体作为节点，实体之间的各种语义关联则通过边进行连接，形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理。例如，在搜索引擎中，知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时，知识图谱还能支撑高级的人工智能应用，比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 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，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之，知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体，是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施，对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
基于Python、Mysql、Ajax、Neo4j的百度百科爬虫加知识图谱
02-04
基于Python、Mysql爬中，并利用Ajax写了动态展示，利用Neo4j的作了静态展示，实现了知识图谱的基础功能，可以提供交流或使用
古诗词爬取，并基于此构建知识图谱和分析应用.zip
03-15
知识图谱是一种结构化的知识表达形式，它以图形的方式组织和存储了大量实体（如人、地点、事件等）及其相互关系。在知识图谱中，实体作为节点，实体之间的各种语义关联则通过边进行连接，形成了一个庞大的数据网络。 知识图谱的核心价值在于其能够精确、直观地表示复杂世界中的知识，并支持高效的知识查询与推理。例如，在搜索引擎中，知识图谱可以提升搜索结果的相关性和准确性，为用户提供直接的答案而非仅仅是网页链接。同时，知识图谱还能支撑高级的人工智能应用，比如问答系统、推荐系统、决策支持等领域。 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，从而推动人工智能向着更加理解人类世界的智慧方向发展。 总之，知识图谱是一个大规模、多领域、多源异构知识集成的载体，是实现智能化信息系统的基础工具和关键基础设施，对于提升信息检索质量、推动智能应用研发具有重要作用。
速速保存 | 最全最细 python 知识图谱 + 标准库 + 扩展
12-21
文章目录1.核心知识1.1.计算机基础1.2. python 语言基础1.3.标准数据类 数值，字典，集合1.4.标准类型补充1.5.标准数据类型 序列，对象1.6.标准数据类型 字符串1.7.条件 循环1.8【进阶】条件循环1.9.函数 模块1.10.【进阶】函数1.11.模块1.12 面型对象的编程1.13. 【进阶】面型对象的编程1.14.【进阶】补充知识1.15.文件对象1.16.异常处理1.17.测试 调试2.标准库 + 扩展2.1.标准库概述2.2.正则表达式2.3.日期&时间2.4.系统&文件2.5.进程&线程2.6.数据库2.7.数学运算&数据结构3.下载地址 最后面会放网盘地
Python爬取古诗词写入Neo4j
haiziccc的专栏
12-24 2736
最近准备自己动手做一个诗词智能问答的工具，首先爬取古诗词，以作者、合称、朝代、分类、诗词标题为节点，以作者live_in朝代，作者write诗词，诗词belong分类为关系，创建知识图谱。代码如下： from bs4 import BeautifulSoup import requests from urllib.request import urlopen,urlparse,urlspli...
写一个基于知识图谱的古诗词问答系统的背景意义，500字
weixin_42602241的博客
02-16 402
古诗词是中国文化的重要组成部分，具有悠久的历史和独特的艺术价值。但是，由于其语言难度较高、时代背景和文化背景的复杂性等原因，使得普通读者很难深入理解古诗词的内涵和价值。此时，基于知识图谱的古诗词问答系统应运而生，其背景意义包括以下几个方面： 一、促进文化传承 古诗词是中华文化的瑰宝，它们承载了丰富的历史文化信息。而传统的古诗词学习方式主要依靠课堂教学和自学，但这种学习方式往往难以满足大众的需求。基...
python知识点智能问答_智能问答
weixin_39964833的博客
11-30 448
上周为了娱乐，写了一篇《一行Python代码实现夸夸聊天机器人》，虽然只有几十条人工整理的通用夸夸语料，但是貌似也能应付一些简单需求。不过这篇文章在微博、AINLP微信公众号、知乎专栏推送后，还是有很多同学强烈建议丰富语料库。这个建议其实是很不错的，所以周末认真调研了一番，决定从豆瓣上的夸夸小组入手，这里面有很多现成的语料，至于混进微信、QQ夸夸群，收集语料，我觉得不太现实。豆瓣上有很多夸夸小组，...
评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值