找到293个数据集

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  • 传染病-抗生素推理与决策支持知识图谱IASO

    IASO知识图谱基于DO,IDO,NCBI,HPO和DrugBank等数据库,以及在线百科,权威医学文献等高质量医学数据资源构建而成的。...
  • 百科知识图谱具有100W_en的实体

    处理了同义词,添加了唯一性标签,基于neo4j导出的csv,不要使用office打开,会乱码的,使用程序提取更好一些。 链接:https://pan.baidu.com/s/1LhZ7YUKsHVhsfJIXZB9GhA?pwd=9m15 提取码:9m15
  • 基于知识图谱的多模态类比推理数据集

    ICLR2023“Multimodal Analogical Reasoning over Knowledge Graph”提出的数据集,包含一个多模态知识图谱数据集MarKG和一个多模态类比推理数据集MARS,用来评估模型的多模态类比推理能力。
  • 中文多模态命名实体识别数据集

    Wukong-CMNER,一个多模态NER数据集包含图像和文本的语料库。有55423个注释我们语料库中的图像-文本对。本数据是由华为发布的Wukong数据集标注得到,感谢华为公司允许对数据进行标注。
  • 2022卡塔尔世界杯知识图谱

    本项目计划构建2022卡塔尔世界杯中的各种实体(包括球员、国家队、俱乐部等)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。
  • 《海贼王》知识图谱

    本项目构建了动画《海贼王》知识图谱,以人物、职业、组织、种族为主要实体,并包含人物间关系,数据来源为Fandom海贼王中文版wiki和百度百科。项目步骤为:数据爬取与预处理,数据清洗和补充,人物关系知识抽取,可视化与知识问答。
  • 名侦探柯南知识图谱及其问答

    这是一个包含名侦探柯南中重要人物之间关系的知识图谱,其中包含有基础的知识图谱问答代码。 百度百科中对《名侦探柯南》系列相关人物和作品都有较为详尽的词条描述,本项目的知识主要来自于此网站。我们通过爬取百科词条,对所需知识内容进行提取。我们选用 neo4j 图数据库来存储我们的名侦探柯南人物关系知识图谱。...
  • 发债主体失信被执行信息

    整理了主要发债主体的失信被执行信息
  • 《倚天屠龙记》人物关系知识图谱

    一个基于金庸武侠小说《倚天屠龙记》的人物关系三元组,包含了文中所有人物之间的主要关系,支持数据可视化。
  • 工业信息安全知识图谱相关

    包括1.网络安全等级保护基本要求,和ics相关的部分 2.美国工控漏洞数据集 3.cwe,cve,capec数据集
  • 国内外TOP250电影作品知识图谱

    我们基于国内外优秀影视作品,构建了一个关于其类型、主演、导演、上映时间的知识图谱。本项目运用了数据爬虫技术、深度抽取技术、知识图谱构建技术等关键技术,并在图谱上进一步实现了搜索、问答、挖掘等简单的应用。
  • imp知识图谱

    imp数据构建三元组
  • 鬼灭之刃知识图谱

    本项目依据成员的兴趣,构建了动漫《鬼灭之刃》的知识图谱。本图谱的数据来源为Fandom鬼灭之刃wiki和萌娘百科鬼灭之刃的词条。项目构建了以人物、组织、技能为主要实体的知识图谱,实现步骤主要有以下几点: 通过爬虫爬取网页wiki上的半结构化数据和文字数据 对爬取的数据分别进行数据处理,半结构化数据直接转化为三元组,文字数据进行知识抽取...
  • 陈奕迅音乐作品知识图谱

    2022年年末,陈奕迅的歌迷们终于盼来了在香港红馆举行的陈奕迅《FEAR AND DREAMS》演唱会,在此背景下,我们构建了陈奕迅音乐作品知识图谱,以便对陈奕迅演唱的作品进行更加深入的了解和分析。...
  • 安卓API关联关系知识图谱及挖掘分析

    基于安卓API级别14-29官方文档,逐文档提取包、类、方法、权限四类实体 针对结构化文本直接解析关系,针对非结构化文本,采用基于模板匹配的关系抽取:人工提取关系匹配模板,逐句进行自然语言处理中的单词主干提取、实体名称规范化等操作,进行关系匹配,获得函数关系、类关系、继承关系、使用参数、返回值、抛出、替代、条件、指代、使用权限等十类关系...
  • 《红楼梦》人物关系知识图谱

    本项目构建了《红楼梦》中的各人物以及他们之间的人物关系的知识图谱。主要包括四部分工作:(1)数据获取与预处理;(2)命名实体识别;(3)实体关系抽取;(4)可视化与知识问答。
  • 郑渊洁相关

    There is no description for this dataset

  • 希腊神话人物知识图谱

    基于百度百科及其他开放域数据作为语料来源,将神话人物名字作为主题关键词,通过爬虫爬取结构化数据作为知识图谱基本数据,并进行语义抽取构建了希腊神话人物关系的核心数据 在上述基础上,我们对数据进行半结构化,实体消歧(指爬虫的过程中选取希腊神话故事的人物),实体互补(指利用实体的亲属关系值的内容进行实体补充) 利用知识图谱实现了简单的知识问答
  • 浙江省文化站基础信息

    来自于浙江省数据开放平台,并利用ChatGPT对文化站的交通消息进行了格式化与抽取。
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