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  • author_article_school

    从知网下载的4000条左右的论文数据集,总共三个实体 作者(author_id,name) 论文(article_id,summary,urls,year,article_name,cite,down) 就读高校(school_id,school_name) 关系:write_to,graduate_to 可以直接导入Neo4j使用
  • 人物百科知识图谱

    该知人物识图谱以百度百科为基础数据集自顶向下构建而成,抽取分析其中的人物部分,总共包含人物实体2,480,097个,数据包含原始页面,图谱三元组(包括人物属性和人物关系)以及本体。数据可以辅助人物相关应用、问答系统等,目前第一版只考虑了利用了文本部分数据,后续会进行多模态数据的更新。
  • 魔兽世界人物信息知识图谱

    《魔兽世界》(英语:World of Warcraft,缩写作...
  • 红楼梦人物关系

    There is no description for this dataset

  • 喜羊羊与灰太狼知识图谱

    本项目以动画《喜羊羊与灰太狼》为例,构建其中角色的人物关系知识图谱。项目任务一共分为四个部分:1)数据爬取与预处理 2)命名实体识别 3)实体关系抽取 4)可视化与知识问答。
  • 英雄联盟职业和难度图谱

    本项目聚焦于构建英雄和其角色的实体关系知识图谱。其中实体包括英雄、角色;关系包括英雄与角色的关系(属于某一阵营)、英雄与英雄的关系(兄弟姐妹等)。并提供Database-free的图谱可视化界面和一个简单的智能问答系统。
  • 三国志立传人物关系图谱

    《三国志》,二十四史之一,是由西晋史学家陈寿所著,记载中国三国时期的曹魏、蜀汉、东吴三国历史的纪传体断代史。本图谱梳理了《三国志》中立传人物的信息与关系,包含两种实体:人物,国家(三国及书中提及的少数民族国家)。两种实体都收集了较多的信息,并包括了人物间的亲属和人物与国家之间的从属两种关系。
  • 三国演义知识图谱

    构建了《三国演义》中的实体与其关系的知识图谱。其中,实体主要包括人物、国家;关系主要包括人物与人物之间的关系(如父子、母子、兄弟、配偶等)、人物与国家之间的关系(如效力、主效力)
  • 移动应用知识图谱 (Mobile Application Knowledge Graph)

    Copyright 2021 by Southeast University & Nanjing University of Posts and Telecommunications. Time: 13/11/2021 Authors: Heng Zhou & Weizhuo Li & Buye Zhang Mail:...
  • RCWI-Dataset

    中文相对复杂词汇识别数据集
  • CSDQA: 计算机科学领域示意图问答数据集

    CSDQA (Computer Science Diagram Question...
  • Benchmark of Incoherent Ontologies

    关于不协调本体处理工具的测试数据集
  • DiaKG: 糖尿病知识图谱数据集

    【使用说明】 1、本数据集来源于公开发表的41篇糖尿病指南和共识,涵盖了近年来最广泛的研究内容和热点领域,是构建糖尿病知识库的权威资源; 2、本数据集只可以用于自然语言处理的学术科研,不可用于商业目的。...
  • 2020年中国排名前一百大学知识图谱

    本项目是根据2020年校友会发布的中国前一百大学排行榜来获取中国百强大学的相关信息。提取的主要信息包括有大学的中文英文名称,大学的缩写,大学所属的类型,大学的主管部门和创办时间等等。...
  • NBA球员信息知识图谱

    本项目主要是通过爬取1990年到2019年的的球员赛季表现,进行适当的数据处理和分析,从而构建了关于NBA球员表现的知识图谱。
  • 哈利·波特人物关系知识图谱

    本项⽬构建了⼩说《哈利·波特》中的各种实体(包括⼈物、物品、组织、概念等)以及它们之间关 系(包括⼈物与组织概念之间的从属关系以及⼈物关系等)的知识图谱。
  • 宝可梦对战手册

    《宝可梦》(英文名POKEMON)最早是一款由Game Freak和Creatures株式会社开发的一款角色扮演游戏,由于其有趣的世界设定和丰富的对战系统大受欢迎,逐渐衍生出了宝可梦系列游戏、动画、漫画等诸多作品。...
  • 中国主要城市信息知识图谱及其知识问答

    本图谱是基于对中国各个主要城市的地理位置接壤关系和城市属性构建的关联图谱,用户可以根据图谱对各个城市的关联关系和属性信息进行了解。我们通过使用neo4j构建图谱,并基于此实现了一个知识问答和搜索功能,并提供了可视化界面对图谱和信息进行查看。
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