基于RDF和SPARQL的KBQA实现代码（知识图谱问答系统）

该KBQA系统可以解析输入的自然语言问句，主要运用REFO库的"对象正则表达式"匹配得到结果,进而生成对应SPARQL查询语句，再通过API请求后台基于TDB知识图谱数据库的ApacheJenaFus

KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度 介绍 本项目主要由两个重要的点组成,一是基于BERT的命名实体识别,二是基于BERT的句子相似度计算,本项目将这两个模块

Implementation based on knowledge graph question and answer

介绍知识图谱是什么，RDF简单的介绍：rdf资源描述框架，三元组，基于RDF的推理

一个简单的KBQA 一个简单的基于知识图谱的问答系统 数据集:数据集为2019年语言智能大赛的关系撤除数据集 实体识别模型:利用Transformer模型进行实体识别(以后会变更为bert) 事实识别

本代码文件.是自己亲自调试的,感谢appleyk的教程,采用java格式,有需要的小伙伴可以下载,做知识图谱一般用java比较好,python有些不足.可以给好评,谢谢

农业-KBQA 项目介绍: 该项目是基于知识图谱的农业智能问答系统,从0到1的去搭建一个以农场品为中心的知识图谱,面向的用户群体是:农民和普通民众。 项目目的: 对农民而言让他了解某些农场品的种植方式

刚入坑知识图谱,看了一位大神的教程,但是由于 jena、fuseki、python 等版本不同,踩了不少坑,特此记录一下 本文不做具体知识的讲解(具体知识可移步 https://zhuanlan.zh

该项目基于医疗信息,利用neo4j构建知识图谱,最后根据刘焕勇老师的开源项目(https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG)搭建问答系统。

#CEQA ## CEQA是一个新的中文-质量检查系统,基于正式网络。 中文简介:通过知识图谱的Swift发展,面向知识图谱的中文领域问答系统已成为当前最新最热的研究方向之一,对于提高专业领域服务智能