實戰(zhàn)項目：知識圖譜與知識推理系統(tǒng)級應用

知識圖譜項目背景說明：

項目背景與項目內容：

項目介紹：

本項目涵蓋知識圖譜構建與應用全過程，包括數(shù)據(jù)采集、知識存儲、知識抽取、知識計算、知識應用，還基于知識圖譜構建了交互問答系統(tǒng)

整個過程使用到了多種NLP技術，從文本數(shù)據(jù)抽取與清洗、命名實體識別到用戶意圖識別，到實體關系抽取的系列模型，到問答與匹配技術，以及neo4j工具的使用和圖挖掘的一些算法

核心知識：

爬蟲與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析與清洗、基于圖數(shù)據(jù)庫的知識存儲、neo4j工具安裝與使用、cypher查詢語句與語法、命名實體識別、實體關系抽取、PCNN、GCN、BERT、圖挖掘算法、知識計算、關系與路徑查詢、textCNN、用戶意圖識別、問答與cypher查詢

項目大綱：

• 知識圖譜構建與知識挖掘及圖譜問答系統(tǒng)

項目背景與項目內容

數(shù)據(jù)采集與信息抽取

實體提取

實體關系抽取

neo4j工具與圖數(shù)據(jù)庫

抽取知識存儲

cypher語法與查詢語句知識

數(shù)值、類別、時序特征構建與特征選擇

圖挖掘與圖譜知識挖掘

網(wǎng)絡分析與路徑查詢

圖計算與社區(qū)發(fā)現(xiàn)

知識圖譜交互與可視化

實體與關系查詢功能頁面實現(xiàn)

基于圖譜的問答系統(tǒng)實現(xiàn)

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