知识图谱完整项目实战(附源码)(2)

一、前言

本文是《知识图谱完整项目实战(附源码)》系列博文的第2篇:汽车知识图谱完整项目案例演示,主要介绍汽车领域知识图谱前端界面的功能演示。

知识图谱的学习是一个基础到实战,从入门到精通的一个逐渐深入的、渐进式的过程。在这个过程中,一个完整的项目,起到的作用往往是对过往所学全部知识的串联和融合。只有经过一个完整项目的实践,才能真正把所学的、离散的、点状的知识点融合到一起,从而形成理论到实战的转变。基于这样的一个原因考虑,结合自身工程实践的过程,才有了这样一个课程,希望能够对渴望知识图谱能力进阶的人有所裨益。

二、正文

2.1 实体识别

命名实体识别是自然语言处理在垂直领域所面临的一个艰巨的任务,基于当前技术发展的现状,单纯依靠技术和算法基本无解,通用的七类命名实体的识别:人名、地名、组织机构名、时间、日期等,远远不能够达到工程实践中的需要。与知识图谱结合,可以说是自然语言处理在命名实体识别,就目前阶段而言是最佳选择。本功能实现了自然语言处理与汽车领域知识图谱的结合,从实现效果来看,可以准确的识别出汽车领域的实体对象,包括:品牌、车系、车型等。

2.2 实体查询

实体查询功能提供了基于知识图谱的前端数据可视化功能,可以直观的显示,与目标实体对象有关系的实体和关系类型。

2.3 关系查询

关系查询,支持基于实体+实体、实体+关系,关系,三种组合条件下的关系查询,并通过可视化的方式显示出来。

三、未完待续

本文是《知识图谱完整项目实战(附源码)》系列博文的第2篇:汽车知识图谱完整项目案例演示,主要介绍汽车领域知识图谱前端界面的功能演示。配套视频内容已同步发布在CSDN学院:《知识图谱完整项目实战(附源码)》

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券