数据集:【名著】《红楼梦》人物对话内容数据集

The PageRank Citation Ranking Bringing Order to the Web(1997 谷歌搜索引擎算法)以及用PageRank计算四大名著人物重要性及关系代码 数据集下载地址:http://openkg.cn/dataset/ch4masterpieces。衡量,不同入度边的权重不同,需要根据引用该网页的其他网页的重要性(将互联网表示成了图(有向图),(即特征值为1的特征向量)的概率被随机传送到其他节点,的概率按原路线随机游走,:一个网页的重要性以其。 阅读详情
数据集介绍:《红楼梦》对话数据集

《红楼梦》是中国文学史上的一部经典作品,作者曹雪芹通过细腻的笔触描绘了众多人物的情感与生活。本数据集专注于提取和整理书中的对话内容,旨在为自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)研究提供丰富的语料支持。

数据集特点:
  • 内容丰富:涵盖了主要人物之间的对话,反映了复杂的情感和人际关系。
  • 格式规范:对话内容经过清晰整理,易于导入和使用。
  • 应用广泛:可用于对话生成、情感分析、文本理解等多个NLP任务。
数据集用途:
  • 对话系统训练:为构建更自然的对话生成模型提供真实的对话示例。
  • 情感分析研究:帮助研究人员分析古典文学中的情感表达方式。
  • 文本理解与分析:支持学术研究和文学分析,促进对古典文学的理解。

本数据集希望为相关领域的研究者和开发者提供便利

数据集下载地址

【Neo4j × 知识图谱】图形化数据库基本操作: 创建节点与关系、添加属性、查询节点 | 附:可视化 构建四大名著 知识图谱(含源代码)| word2vec实战: 构造斗罗大陆人物关系 本篇,在目录一中,较为详细地以实例化的方式介绍了Neo4j的基础语法,例如怎样启动Neo4j数据库、怎样在PyCharm中连接Neo4j数据库、怎样创建简单的节点、如何给节点间添加关系和属性、如何查询节点等。目录二中,基于目录一种的语法,针对四大名著数据集,以知识图谱的方式对其进行可视化。 阅读详情

相关推荐

红楼梦人物关系知识图谱实战:从Neo4j建图到问答系统

知识图谱作为组织复杂关联数据的核心技术,常通过图数据库完成实体与关系的存储和查询。Neo4j凭借Cypher查询语言成为主流图数据库选择,但初学者往往缺少一个完整可落地的训练场景。本文基于《红楼梦》人物关系构建了一套全流程项目,涵盖实体关系建模、MERGE批量导入、索引优化、Flask后端接口、ECharts力导向图渲染以及模板匹配问答系统,并分享了数据清洗、编码处理、性能调优等避坑经验。该资源既能作为毕业设计的技术参考,也能帮助开发者快速打通从原始文本到图谱存储、再到可视化交互与智能问答的完整链路,是理解

weixin_33393017的博客 307

图数据库初探——7. 以红楼梦数据集为例进行Nebula Graph使用

先连接Nebula Graph ./nebula-console.exe -addr 127.0.0.1 -port 9669 -u root -p 123456 以红楼梦数据集为例,跑一边流程。 全流程 创建图(root@nebula) [(none)]> create space if not exists HouLou(partition_num=5,replica_factor=1,vid_type =int) Execution succeeded (time spent 1089/2

啷个哩个啷 3594

access红楼梦数据库

红楼梦数据库,access数据库存储的红楼梦。

Neo4j入门-简单的把红楼梦数据集变成知识图谱

前两天看了一些关于知识图谱的知识,关于结构化数据建立知识图谱的想法,非结构化和半结构化数据的提取后续也会继续学习,根据数据集构建了一个红楼梦人物关系的知识图谱,主要参考了大佬的代码 Neo4j的启动:Neo4j是基于java环境监理的,所以要先配置java环境,这个在网上很容易搜得到。配置完了之后还需要到服务里面把自动改成启动 然后win+r进去cmd。在cmd中输入neo4j.bat start(启动neo4j),neo4j.bat stop(关闭) 开启了Neo4j之后进入网页,第一次账.

weixin_42394155的博客 2670

中文实体关系抽取数据集 Chinese-Literature-NER-RE-Dataset

基于几个可用的NER和RE数据集定义了7个实体标签和9个关系标签。实体(Entity):每个实体都由带有多个属性的T标签标识。关系(Relation):每个关系由R标签标识,该标签可以具有多个属性。

红楼梦知识图谱的展示,数据库Neo4j.zip

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。

TF-IDF——自然语言处理——红楼梦案例

预计要实现的效果:观察下面的文件截图,我们希望将红楼梦每一回的文件内容存在文件中,将文件的“上卷 第一回 甄士隐梦幻识通灵 贾雨村风尘怀闺秀”第几回,这一整行作为文件的名字,每一回作为一个文件,储存到指定的路径下。此处代码为上面的整合,去除了部分注释,可以将其放在一个.py文件中,安装好指定的库即可运行,需要注意文件的路径与你自己的文件路径对应,数据集文件可以到我的数据集中获取(有单独的一篇文章注明了数据集)(3)使用for循环,逐行读取文件内容,通过观察,每一回的开头,都会有“卷 第 ”这样的字,如下。

jdjhcn的博客 1381

Chat-甄嬛,基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄嬛语气的聊天语言模型。.zip

个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸! 个人深耕AI大模型应用领域积累的成果,希望对您有所帮助。有大模型账号、环境问题、AI大模型技术应用落地方案等相关问题,欢迎详聊,能为您解决问题是我的荣幸!

neo4j的使用(以红楼梦人物关系为例)

参考:知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱_任萌新的小生活-优快云博客_知识图谱构建实战https://blog.youkuaiyun.com/RHJlife/article/details/108586578 数据集下载地址:红楼梦人物关系 - 图谱 - 开放知识图谱http://www.openkg.cn/dataset/honglou 数据如图 但是有可能出现乱码 可以这样解决,首先新建一个空白excel,依次执行如下操作 于是就不出现乱码了 然后保存为CSV文件 ...

ZCS的博客 4632

树莓派介绍与可安装的操作系统

树莓派是一款由英国树莓派基金会开发的信用卡大小的微型计算机。处理器(CPU)内存(RAM)图形处理器(GPU)USB 接口网络接口(以太网和 Wi-Fi)视频输出(HDMI)音频输出用户只需添加电源、存储卡、显示器和输入设备(键盘、鼠标),就可以将其当作一台功能齐全的电脑使用。主要特点:低成本:价格亲民,适合教育和个人项目。小巧便携:体积小,便于携带和部署。功能强大:支持多种编程语言和操作系统,功能不逊于传统电脑。树莓派从最初的教育工具发展成为功能强大的多用途平台。最新的树莓派 5。

像风一样自由的博客 2196

Xilinx Blockset Counter计数器模块使用及参数配置

本文详细介绍了Simulink中Xilinx Blockset库Counter模块的使用以及参数说明。

白码王子小张的博客 1094

Neo4j入门实战之红楼梦知识图谱

参考这个视频: 知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱_哔哩哔哩_bilibili 项目概述: 采用http://www.openkg.cn/home(开放的知识图谱)中的四大名著的人物关系数据集,采用python中的py2neo库对neo4j进行操作,从而实现四大名著人物关系知识图谱的创建。 前期准备: 1. 安装好Neo4j 可参考我之前的博客:Neo4j的下载与安装(完整详细版)_小小梁的实验室的博客-优快云博客_neo4j下载 2. py2neo安装 1.数据集下载【处理为cs...

weixin_43653890的博客 4392

多模态融合相关概念

多模态图像融合

weixin_43921949的博客 7356

基于deepke构建红楼梦知识图谱

基于deepke构建红楼梦知识图谱

qq_22244821的博客 2457

医疗AI Agent实战:从零搭建一个能看病的智能助手(附完整代码)

本文详细介绍了如何从零搭建一个医疗AI Agent智能助手,涵盖核心架构设计、症状推理引擎开发、安全与合规实现以及系统集成等关键环节。通过完整的代码示例和实战案例,帮助开发者快速构建具备医疗咨询能力的智能Agent,提升医疗服务的效率和质量。

ss78901的博客 467

Ad hoc网络路由协议概述4——按需路由协议(2)AODV协议 (Ad-hoc on-demand distance vector algorithm protocol)

AODV协议的基本流程。

weixin_42982240的博客 7705

【亲测免费】 四大名著知识图谱三元组数据集:古典文学研究的利器

四大名著知识图谱三元组数据集:古典文学研究的利器 【下载地址】四大名著知识图谱三元组数据集 探索中国古典文学四大名著的深度奥秘!本开源项目提供《红楼梦》、《西游记》、《三国演义》和《水浒传》的知识图谱三元组数据集,以CSV格式精心整理,便于直接调用和处理。数据集采用`主语, 谓语, 宾语`的三元组结构,完美契合知识图谱的...

gitblog_06782的博客 1188

手把手教你学simulink(8.3)--实例:基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真

基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真。

MHD0815的博客 1208

知识图谱实战1:构建红楼梦人物知识图谱

一、安装Neo4j 在Windows环境中安装Neo4j 并创建两个节点和他们之间的关系 这个是先安装neo4j desktop 然后访问 brower 注意 : neo4j和jdk的版本要对应 neo4j 4.x.x都要求jdk11以上 我安装的是 https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-3.5.6-windows.zip jdk版本1.8 下载后 解压 管理员方式打开命令行 然后直接访问 http://localhost

Kaaaakaki的博客 3200

NVIDIA Isaac Lab 入门教程(一)

Isaac Lab 是一个用于机器人学习的统一模块化框架,旨在简化机器人研究中的常见工作流程(如 RL、从演示中学习和运动规划)。它建立在英伟达 Isaac Sim 的基础上,利用最新的仿真功能实现逼真的场景和快速高效的仿真。该框架的核心目标是Isaac Lab 的主要功能包括:由 PhysX 提供的快速准确的物理模拟、用于矢量化渲染的平铺渲染 API、用于提高鲁棒性和适应性的域随机化,以及对在云中运行的支持。有关该框架的更多信息,请参阅论文[MYY+23]。

机器人控制与仿真应用 8217

可食用野生植物检测实战:基于YOLOv11的智能识别系统全流程指南

本文介绍了一种基于YOLOv11的可食用野生植物智能识别系统。该系统通过深度学习技术,能在0.2秒内精准识别植物是否可食用,准确率高达92%。文章详细阐述了从数据采集、标注到模型训练、验证的全流程,并开发了用户友好的Tkinter交互界面。该系统解决了户外探险和植物研究中植物识别的痛点,具有高精度、实时性和强泛化能力的特点,为户外安全提供了智能化解决方案。

FJN110的博客 164

左手读红楼梦,右手写 BUG,闲快活

想不出合适的标题,很喜欢关汉卿的这组元曲,就胡乱取了,顺便安利下。适意行,安心坐,渴时饮饥时餐醉时歌,困来时就向莎茵卧。日月长,天地阔,闲快活!旧酒投,新醅泼,老瓦盆边笑呵呵,共山僧野叟闲吟和。他出一对鸡,我出一个鹅,闲快活!意马收,心猿锁,跳出红尘恶风波,槐阴午梦谁惊破?离了利名场,钻入安乐窝,闲快活!南亩耕,东山卧,世态人情经历多,闲将往事思量过。贤的是他,愚的是我,争甚么? ——元·关汉卿《...

weixin_33781606的博客 910

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

安利一个惊艳的红楼梦可视化作品

更新:《左手读红楼梦,右手写BUG,闲快活》一文对该数据集进行了分析挖掘,加了许多红楼梦的内容,以及几个书里的黄段子,逃。代码开源在:DesertsX/gulius-projects直接上图,安利下这个关于红楼梦的可视化作品网址在此:InteractiveGraph/example1。要是有最近在读《红楼梦》的朋友,可以对照着来看,想来是很棒的体验。在此关系图谱中,粉红色节点代表红楼梦中出现的人物...

weixin_34416649的博客 821

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

《红楼梦》书籍及弹幕的文本挖掘与可视化(基于Python)

本文同时分析程乙本《红楼梦》文档与87版红楼梦电视剧弹幕语料。对于《红楼梦》书籍处理方向有二,一是对各章节之间的关系分析,二是对不同角色之间的关系分析。对于电视剧,本文利用爬虫方法,爬取腾讯视频87版红楼梦电视剧36集的699046条全部弹幕作为语料,运用SnowNLP 及构建情感词典方法,分析观众对不同角色的情感偏向。

Pierre_Bezuhov的博客 2440

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

四大名著NLP实战:中文分词、情感分析与人物关系网络全流程

自然语言处理(NLP)的核心任务包括分词、词频分析、情感计算与实体关系抽取,它们构成了文本挖掘的基础链路。在实际中文语料中,尤其是古籍文本,分词器常因人名、虚词和古今异义而失效,自定义词典和规则化情感引擎成为提升准确率的关键。通过构建一条从原始文本清洗、章节切分、分词过滤到统计分析和共现网络的可运行流水线,可以将非结构化的章回体小说转化为结构化数据,进而支持词云差异对比、全书情感曲线绘制和人物关系图谱生成。本文以四大名著作为语料案例,展示如何利用Python生态和词典-规则混合方法完成这一完整NLP综合项目

weixin_34254848的博客 250

机器学习实战篇--TF-IDF实战--名著红楼梦的文本数据处理[自然语言处理初步实战]

本文介绍了一个针对《红楼梦》文本的结构化分析项目,通过自动化处理实现分卷、分词和关键词提取。项目首先对91万字符的原文进行分卷处理,过滤广告内容并保留格式;然后利用jieba分词工具结合专属词库进行精准分词,去除停用词;最后采用TF-IDF算法提取各卷核心关键词。该方案具有良好扩展性,通过调整分块规则和词库可应用于其他古典文学、学术论文分析等场景,为文本挖掘提供量化依据。整个流程实现了从原始文本到结构化信息的转换,为文学研究提供了技术辅助手段。

Sunhen_Qiletian的博客 1638
上一篇: 【名著】《水浒传》人物对话内容数据集
下一篇: 数据集:元曲数据集
jizhi-dataset
博客等级 码龄12年 1020粉丝 400原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
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