找到8个工具集

格式: python

过滤结果
  • 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。
  • DeepOnto: 基于深度学习和语言模型的本体工程Python工具包

    DeepOnto是一个进行本体工程化的Python工具包。它提供了OWL ontology的处理API,使得深度学习算法和语言模型工具能更方便地被应用到本体工程,并且它实现了若干本体对齐,本体补全等工具。
  • OpenUE 简单可用的通用自然语言信息抽取工具(浙江大学)

    OpenUE 是一个轻量级知识图谱抽取工具。 特点 基于预训练语言模型的知识图谱抽取任务 (兼容BERT, Roberta等预训练模型.) 实体关系抽取 事件抽取 槽位和意图抽取 更多的任务 训练和测试接口 快速部署NLP模型
  • Synonyms:一个开源的中文近义词工具包

    Synonyms是Hai Liang Wang 和胡小夕在 GitHub 开放了一个中文近义词工具包,它可用于如文本对齐、推荐算法、相似度计算、语义偏移、关键字提取、概念提取、自动摘要、搜索引擎等很多 NLP 任务。该工具包目前能搜索近义词和比较语句相似度等任务,且词汇量达到了 125,792。
  • scikit-kge: MIT知识图谱embedding工具包

    此工具包是有麻省理工大学( MIT )开发的python库,可用不同方法训练得到知识图谱的分布式表示结果,包含的知识图谱表示学习方法有: Holographic Embeddings (HolE) RESCAL TransE TransR ER-MLP
  • Deepdive:完善的知识抽取框架

    OpenKG搜集和整理知识图谱相关的技术工具,并将组织开展技术评测。Deepdive是由斯坦福大学InfoLab实验室开发的一个开源知识抽取系统。它通过弱监督学习,从非结构化的文本中抽取结构化的关系数据 ,可以判断两个实体间是否存在指定关系。具有较强的灵活性,可以自己训练模型。
  • dedupe: 知识链接python库

    OpenKG搜集和整理知识图谱相关的技术工具,并将组织开展技术评测。 dedupe是一个用于fuzzy matching, record deduplication 和 entity-resolution的python库。它基于active...
您也可以使用应用程式界面 (看 API文献)注册.