笔者在去年的时候,给出了利用深度学习来构建知识图谱的一次尝试,文章为:利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试 ,本文将会更出更多的例子,也是笔者近一个星期的忙碌结果。
  下面为知识图谱构建的例子,由笔者原创,是从新闻或者小说中直接抽取而来,加上大量时间的人工整理而得到,下面的图片是从Neo4J导出并截图。
  例子1:《平凡的世界》实体关系图(局部):
《平凡的世界》实体关系图(局部)
  例子2:《白鹿原》实体关系图(局部):
《白鹿原》实体关系图(局部)
  例子3:政治新闻实体关系图(局部):
政治新闻实体关系图(局部)
  例子4:《神雕侠侣》实体关系图(局部):
《神雕侠侣》实体关系图(局部)
  例子5:《明朝那些事儿》实体关系图(局部):
《明朝那些事儿》实体关系图(局部)
  例子6:《曾国藩》实体关系图(局部):
《曾国藩》实体关系图(局部)

  以上展示的图以及数据放在Github上,网址为:https://github.com/percent4/knowledge_graph_demo
  关于这方面的技术和数据将会在不久后公开,代码和数据已经放在Github上,网址为:https://github.com/percent4/spo_extract_platform ,笔者将会另写文章来介绍。

  感觉大家的阅读,笔者将会在不久之后公开该技术的源代码和数据,敬请期待~

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