到目前为止，OwnThink 项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。...在 OwnThink 平台首页上滚动着各种关键词，用户也可输入自己想要查询的知识，然后就可以得出相应的知识图谱。 ? OwnThink 知识图谱还可以应用于机器人问答系统、知识推荐等等。...OwnThink支持在线API调用，感兴趣的小伙伴可以调测使用，使用Python进行对话机器人简单调用测试。...import json import requests sess = requests.get('https://api.ownthink.com/bot?...GitHub地址：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData OwnThink网站地址：https://www.ownthink.com/
复旦大学知识工场实验室研发并维护的大规模通用领域结构化百科 http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/intro/ http://www.openkg.cn/dataset/cndbpedia ownthink...思知公司的百科图谱 https://www.ownthink.com/ https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData xlore 清华大学-百科知识图谱
本文也能在个人博客找到：http://www.junphy.com/wordpress/index.php/2020/03/16/import-ownthink-to-neo4j/ 环境： 1.Neo4j...database: 4.0.1 （是Neo4j graph数据库版本，非 neo4j desktop版本） 2.jdk11 (neo4j 4.0.1要求jdk需要11) OwnThink开源了史上最大规模...（1.4亿）中文知识图谱，地址：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData 下载解压后查看知识图谱规模： $ wc -l ownthink_v2.csv...140919781 ownthink_v2.csv 在github开源地址下可以找到阿里巴巴的一个下载数据源（链接 https://nebula-graph.oss-accelerate.aliyuncs.com.../ownthink/kg_v2.tar.gz），下载之后解压，打开其中的 read_first.txt ，下载好简单清洗后的edge.csv和vertex.csv。
下载之后解压得到一个 csv 文件，看看文本行数： wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ownthink_v2.csv 确实是 1.4 亿。...看看里面的格式是怎样的： $ head ownthink_v2.csv 实体,属性,值 胶饴,描述,别名: 饴糖、畅糖、畅、软糖。...用法 这个知识图谱是来自于「思知 OwnThink」的，利用知识图谱我们可以做非常多的事情，比如做对话机器人、语义理解、知识推荐等等。...详情可以见：https://www.ownthink.com/docs/。...GET 我们可以使用 GET 请求直接获取，请求的 URL 是 https://api.ownthink.com/kg/eav?
值得一提的是，除了开源知识图谱项目外，OwnThink 平台还开放了对话机器人、语义理解、自然语言处理工具。...://www.ownthink.com/ 解压后查看知识图谱规模： $ wc -l ownthink_v2.csv 140919781 ownthink_v2.csv 查看知识图谱数据： $ head...ownthink_v2.csv 实体,属性,值 胶饴,描述,别名: 饴糖、畅糖、畅、软糖。...OwnThink 的知识图谱项目是我一个人做的，并且在 2017 年开始对外开放。...AI科技大本营：OwnThink 还开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具，还会推出其他开源项目么？OwnThink 平台最终会朝什么方向发展？
尤其是网站整合的ownthikhttps://kg.ownthink.com/还可以进行可视化检索。...https://kg.ownthink.com/ 那么我们是否可以将这个ownthik导入自己的Neo4j数据库呢？
最近 @Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱——OwnThink（链接：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData ），数据量为 1.4 亿条。...中文知识图谱 OwnThink 简介 思知（OwnThink） 知识图谱是由 Google 在 2012 年提出来的一个概念。主要是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系。...最近 Yener 开源了史上最大规模的中文知识图谱—— OwnThink（链接：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData），数据量为 1.4 亿条。...可以点击这里下载：https://nebula-graph.oss-accelerate.aliyuncs.com/ownthink/kg_v2.tar.gz 查看原始文件 由于 ownthink_v2...总结 本篇文章涉及到的一些概念和链接： OwnThink 的中文知识图谱数据：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData。
[Dev log.png] 社区小伙伴反馈在实践文章《使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink》时，遇到了一些问题，Nebula Graph 将在本文对该文章中出现的问题进行...Graph 过程中遇到任何问题，欢迎 GitHub 联系我们或者加入微信交流群，请联系微信号：NebulaGraphbot 推荐阅读 使用图数据库 Nebula Graph 数据导入快速体验知识图谱 OwnThink
最近整理代码，发现这个处理代码，拿出来分享一下，当时还费了好久的功夫。 # 导入需要的库 import pandas as pd import csv # 加载...
你可以在下面这个网站上查看该知识图谱中的具体内容： https://www.ownthink.com/ 比如，我们输入“周杰伦”。 ?...另外，Yener的平台OwnThink上还有一个聊天机器人，一些知识图谱里包含的问题，机器人会给予解答。 ? 不过有时候这只机器人还是挺调皮的，不一定每次都会告诉你答案是什么。
川川 时间：2021/8/21 """ import requests print('请输入你想说的：') while True: a=input() url='https://api.ownthink.com...""" import requests import pyttsx3 print('请输入你想说的：') while True: a=input() url='https://api.ownthink.com
你可以在下面这个网站上查看该知识图谱中的具体内容： https://www.ownthink.com/ 比如，我们输入 “周杰伦”。 ?...另外，Yener 的平台 OwnThink 上还有一个聊天机器人，一些知识图谱里包含的问题，机器人会给予解答。 ? 不过有时候这只机器人还是挺调皮的，不一定每次都会告诉你答案是什么。
川川 时间：2021/8/21 """ import requests print('请输入你想说的：') while True: a=input() url='https://api.ownthink.com...AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) print('请输入你想说的：') while True: a=input() url='https://api.ownthink.com
概念型 2.1.5 Shorttext Parsing API，短文本依存分析接口 2.1.6 Entity Understanding API接口 2.1.7 数眼科技 2.1.8 额外 2.2 思知（OwnThink...4] 未来开放：企业级图数据库解决方案（还没开发完全） 2.1.8 额外 金融新闻Bots，金融类监控，根据关键词筛选，新闻、网站、软文；理财产品问答系统 拼音转汉字服务 ---- 2.2 思知（OwnThink...获取歧义关系（mention -> entity） https://api.ownthink.com/ambiguous?...7589732 ] } } 获取全部知识（entity -> knowledge） 更详细的信息 https://api.ownthink.com..., “eav”: [ { “entity”: “苹果（2007年李玉执导电影）”, “value”: “苹果”, “attribute”: “中文名” 关联图谱 https://api.ownthink.com
思知平台发布的ownthink通用知识图谱[13]。此外，百度公司在过去多年的实践中，内部积累通用/领域/多源异构类知识图谱规模已经达到亿级实体和千亿级属性关系。...xlore.org/ [11] http://kw.fudan.edu.cn/cndbpedia/intro/ [12] http://jena.apache.org [13] https://www.ownthink.com
transform2(d) { return "translate(" + (d.x) + "," + d.y + ")"; } 代码版权：https://github.com/ownthink
思知知识图谱 https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData 史上最大规模1.4亿中文知识图谱开源下载，知识图谱，通用知识图谱，融合了两千五百多万的实体，拥有亿级别的实体属性关系
近日，ownthink开源了大规模的1.4亿中文知识图谱。 ? 项目地址：点击查看
知识图谱（药品适应症） 开放医疗与健康联盟（Open Medical and Healthcare Alliance，OMAHA）构建的药品与药品适应证的知识图谱数据 医疗知识图谱数据 医疗知识图谱数据（ownthink
.json() return html['data']['answer'] def sizhi(self, msg): url = 'https://api.ownthink.com
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