-
基于 REfO 的 KBQA 实现及示例
这是一个基于 Python 模块 REfO 实现的知识库问答初级系统. 该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到结果. 这是一个入门级的例子. 内含介绍此项目的 README.pdf. 方便用户快速把握这个项目的想法. 希望用户体会默认的 3... -
基于elasticsearch的KBQA实现及示例
这是一个基于ElasticSearch实现的简单的基于知识库的问答系统。该问答系统可以解析输入的自然语言问句生成ES查询，然后执行得到结果。目前实现了按照名称检索实体，实体属性，多跳检索，以及检索符合多对属性要求的实体。 -
北京大学图数据库-gStore
一种基于图的RDF存储和SPARQL查询系统(triplestore)；支持标准的RDF数据n3文件导入；标准SPARQL 1.1查询语句（含Union, Optional,... -
北京大学知识图谱自动化构建平台gBuilder
通过结合NLP技术、机器学习、人工智能、知识图谱、图数据库等众多技术，打造的一个针对结构化数据和非结构化数据的知识图谱自动化构建平台，实现数据向知识的转化。 -
OpenKG新冠知识图谱的SPARQL访问接口
本次在OpenKG所发布的新冠知识图谱数据基础上，将其转化为RDF三元组数据格式并导入gStore图数据库，提供基于云端的Endpoint接口服务；目前用户可以通过SPARQL查询语言进行访问；目前我们正在开发基于关键词等智能化访问接口，供大家学习和研究使用 -
北京大学知识库问答系统-gAnswer
一个基于开放领域知识图谱的自然语言问答(QA)系统，能够将自然语言问题转化成包含语义信息的查询图，并将查询图转化成标准的SPARQL查询，将这些查询在图数据库(gStore)中执行，最终得到用户的答案。目前英文问答基于DBpedia2016数据集，中文问答基于PKU BASE。